基于过程神经网络的液体火箭发动机状态预测

提出一种基于极限学习算法的离散过程神经网络模型,用于解决液体火箭发动机状态预测这一难题。首先,在历史数据的基础上建立离散过程神经网络（DPNN）预测模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习（EL）算法对双并联前馈离散过程神经网络（DPFDPNN）隐层到输出层的权值进行更新,并应用权值更新后的过程神经网络对发动机状态进行预测;最后,以液体火箭发动机状态预测中氢涡轮泵扬程预测为例,分别采用有权值更新和无权值更新两种预测模型进行了试验。结果表明,通过更新过程神经网络权值可以使模型具有更高的预测精度和更好的适应能力,该方法能够为液体火箭发动机状态预测提供一种有效的解决途径。      

基于特征模型的挠性充液卫星姿态控制

采用一种改进的基于特征模型的黄金分割自适应控制方法来解决带有挠性附件和液体晃动的大型卫星远地点机动时的姿态控制问题.根据卫星动力学方程推导特征模型,以动力学特点引入角速度信息构建一种改进的黄金分割自适应控制方法,通过数值仿真加以验证.仿真结果表明,该方法相比传统PID控制,能在不增大控制能量消耗的前提下改善系统控制性能.     

液体火箭发动机启动段振动信号的小波去噪

液体火箭发动机试验启动段的振动信号中包含有大量的噪声分量,通过小波变换的Mallat算法对振动信号进行去噪处理,并通过试车数据对采用的方法进行验证,取得了良好效果,显示了小波去噪在振动信号去噪领域的广泛应用前景。     

超声速自引射装置的工作过程研究

应用湍流κ-ε双方程模型,分析了液体火箭发动机自引射工作过程所用的超声速自引射装置(简称引射器,包括圆柱型和二次喉道型引射器)在相同二次流入口面积时的流场分布,依据流场分析值确定了激波在引射器内的位置,结果表明喷管内的气流达到满流状态,并根据有关参数计算了引射系数.对比引射器真空舱内压力仿真值和试车测量值,两者基本一致.      

随机粗糙微通道中的流动和传热特性

对水在随机粗糙微通道中的单相液体层流流动和传热特性进行了数值模拟研究.构造了两条随机粗糙微通道和一条规则粗糙微通道,计算Re范围100~2 000.结果发现:3条计算通道的Poiseuille数(Po)和Nusselt数(Nu)均大于光滑通道的分析解,并随Re缓慢增大.规则粗糙微通道中的Po和Nu都明显大于随机粗糙微通道的结果.最后,认为粗糙度对当地Nusselt数的影响,是粗糙元引起的流速变化与协同角变化共同决定的.      

流量调节器研制中的主要问题及结构改进

介绍了一种用于液氧／煤油发动机的流量调节器的结构、原理。在调节器研制中出现的主要问题有滑阀卡滞、主级工况的负载特性存在负差率、转级活塞不能复位等。根据调节器的工作条件,运用静力学原理,分析了产生的原因,提出了改进方法,并进行了试验验证。试验结果表明：结构改进后的调节器工作可靠性得到了明显提高。     

液氧／甲烷发动机动力循环方式研究

综述了液氧／甲烷发动机的研究进展,分析了液氧／甲烷发动机的特性和应用前景,对比了大推力液氧／甲烷发动机的动力循环方式,提出发动机动力循环方式选择应综合用途、性能、研制难度及使用成本等多方面因素,一次性使用的发动机应采用高性能的高压补燃循环,其中部分甲烷冷却推力室的富燃补燃循环较佳;重复使用的发动机应根据工作次数和工作寿命,重点考虑系统压力低的燃气发生器循环和低压的补燃循环．     

10kN双向摇摆再生冷却发动机技术研究

介绍了10kN双向摇摆发动机的主要技术方案和关键技术．对涂层和边区余氧系数等影响因素进行了传热计算及分析,获得了再生冷却身部的气壁温、液壁温和热流密度的轴向分布曲线,指出了发动机身部可靠冷却的边界工况。针对两种推进剂（N2O4／MMH、N2O4／UDMH）,设计了喷注压降和流量不同的两种喷注器方案,地面热试车表明,两种喷注器方案燃烧稳定,其燃烧效率相当,可达95％～96％。发动机多次地面试验研究验证了发动机设计方案的可行性。     

寄生振荡电路对液体轨姿控发动机电磁阀门阻值测试影响研究

当液体轨姿控发动机所处的测试环境、电磁环境比较复杂,供配电线路干扰较大时．多功能测试仪测试发动机回路阻值结果可能会偏离实际值,出现测试值整体失真现象,主要原因是多功能测试仪对电感性负载测试过程中,存在寄生振荡电路的影响。通过试验验证．在测试电路中增加消振电容,能够有效地消除寄生振荡,解决回路阻值测试整体失真问题。     

纤维预制体(织物)中反应性流体的流动行为

文摘反应性流体在纤维预制体(织物)中的流动行为对于优化工艺参数和模具设计、控制制品质量等具有重要意义。本文简述了RTM工艺的流体流动特点,介绍了RTM工艺过程中流体流动研究的理论基础,综述了RTM工艺中反应性流体流动的发展现状,并展望了其发展趋势。