离子液体微推进技术研究进展

介绍了离子液体推进器的基本结构和工作原理,阐述了粒子发射的限制条件及通常采用的工作模式,总结了该推进器的常见分类形式。介绍了当前广泛应用的一些实验方法和仿真手段,以及针对发射阈值场强、束流散射、多粒子分散效率、推进器长时间工作稳定性等问题开展相关研究取得的进展,对比分析了适合粒子发射的工作环境及相对精确的仿真方法,为推进器的后续设计、工作模式设定及性能评估等工作提供了参考。结果表明：增大推进剂流阻、提高发射极阵列密度是提高离子液体推进器效率和推力的合适手段;利用闭环控制的方法改变发射电压极性、逐渐提高发射电压大小是维持推进器推力大小、提高工作稳定性的有效方法。     

电火工品电磁建模及仿真分析

以常规结构电火工品为研究对象,在分析电磁环境对火工品作用机理的基础上,采用ANSYS HFSS电磁仿真软件建立火工品电磁模型,按照GJB 786-89《预防电磁场对军械危害的一般要求》加载典型电磁能量,从感应射频电流和损耗功率2个层面,分别研究电磁环境对电火工品的安全性影响,并给出仿真结果。     

AHPSO-SVM预测超声内圆磨削ZTA陶瓷的边界损伤

为解决普通加工方式易出现工程陶瓷边缘碎裂的问题,本文对超声内圆磨削工程陶瓷边界损伤预测系统进行了研究。在35 kHz轴向超声磨削与普通磨削两种条件下独立进行试验,运用支持向量机研究工艺参数与边界损伤影响规律,采用改进的粒子群算法优化支持向量机,建立采用混合核函数的AHPSO-SVM预测模型。研究结果表明,超声激励下试件边界损伤降幅为10.05%～21.23%,AHPSO-SVM预测模型MSE为0.378 4、平均相对误差为1.369 0%、30次适应度值标准差为0.020 2。相比于普通磨削,超声磨削可使ZTA陶瓷边界损伤值显著降低;建立的AHPSO-SVM模型具有较好的学习能力、泛化性能与良好的稳定性。     

模块化永磁直线游标电机等效磁网络及漏磁分析

在模块化永磁直线游标电机的初始设计及优化设计中,使用有限元方法(FEM)计算漏磁系数时需要耗费大量的建模和计算时间。针对这一问题,建立该种电机的等效磁网络模型,在建模期间,考虑气隙中的边缘效应,并计算永磁体组与定子齿在不同相对位置时的等效磁导,得到该种电机在一个周期内不同相对位置时的漏磁磁导和漏磁系数的数学解析表达式。采用FEM验证了该数学解析表达式的准确性。研究结果为模块化永磁直线游标电机的设计提供了理论依据。     

风电及高压电机用绝缘浸渍漆选型试验研究

选取国内常用的两种树脂与环氧酸酐浸渍树脂作对比测试。通过对树脂常规性能及浸渍模拟线圈电性能测试,得出结论:1号树脂具有较好的储存稳定性,电性能与环氧酸酐相当,可作为环氧酸酐的替代品。     

利用定子槽口宽度削弱永磁电机电磁噪声研究

着重研究了永磁电机定子槽口宽度对电磁噪声的影响。通过电磁力解析计算得出电磁力与定子槽口宽度的计算关系。利用Ansoft软件对1台电动汽车用永磁电机进行电磁场计算,求解改变定子槽口宽度对电磁力波的影响,并用ANSYS软件对该永磁电机进行不同定子槽口宽度的2D声场计算。进行了试验验证,仿真计算与试验结果基本一致,可为该类电机削弱噪声设计计算提供参考。     

基于优化智能网络的发动机推力指令模型

针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法.其中子模型Ⅰ采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型Ⅱ的输入;子模型Ⅱ采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令.为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数.数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17％和单一极端学习机最大14.5％的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性.     

太阳能/氢能无人机总体设计与能源管理策略研究

针对小型低空长航时电动无人机需求,给出了太阳能/氢能混合能源动力系统集成方案和小型低空长航时无人机构型。针对典型任务剖面,综合考虑太阳能电池和氢燃料电池特性,提出了一种考虑全机重量能量耦合关系的总体设计方法和任务剖面驱动的能源管理策略;建立了能源系统模型,给出了能源控制流程,开发了能源管理仿真平台。以1.5 kg任务载荷为例,完成了无人机总体方案设计,仿真分析了各种能源特性对飞行结果的影响。结果表明:能源管理策略能够根据任务剖面的要求合理配置能源系统的功率,满足各阶段的功率需求;无人机在冬至日航时为21 h、夏至日可实现跨昼夜飞行;在能源系统重量相同情况下,该混合能源无人机的航时分别是纯锂电池无人机和燃料电池无人机的5.5倍和1.2倍。     

轮毂电机驱动技术研究概况及发展综述

轮毂电机驱动技术代表着新能源汽车驱动系统的重要发展方向。介绍了轮毂电机驱动电动汽车的特点,总结了轮毂电机驱动技术要求及驱动形式,简要对比分析了国内外轮毂电机驱动形式的研究概况。提出了轮毂电机驱动技术亟待解决的关键问题,探讨了降低非簧载质量、抑制垂向振动效应、降低轮毂电机转矩脉动等方面的核心技术,预测了轮毂电机驱动技术的发展趋势。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。