液体火箭发动机涡轮泵机械密封磨损机理研究

对比分析了机械密封静环端面原始表面和磨损表面形貌,得到了磨损形式和内外径磨损差异;仿真分析了密封端面接触应力及温度场,分析了转速、介质压力等条件对端面接触应力和温度场的影响;探明了端面接触应力和温度变化对磨损性能的影响,阐述了机械密封的磨损机理。     

月表地形环境对着陆器热控系统的影响分析

月球着陆器着陆月表之后的外热流环境与地球轨道卫星外热流环境的最大区别在于月表红外热流的影响.分析月表地形特征是确定月表红外热流影响范围的基础.文章根据调研分析选择了月海地区可能存在的平坦月表、斜坡、石块和撞击坑4种典型地形特征以及月表的热物性参数,并通过计算分析得出了月表地形对着陆器热控系统的一些影响规律--其中平坦月表和斜坡的影响最大,石块和小型撞击坑的影响可以忽略,大型撞击坑可以等效为斜坡的影响.     

锻造LF6法兰阳极化后表面深灰色原因分析

锻造LF6材料法兰硫酸阳极化后表面产生深灰色物质,影响产品质量和性能。分析认为这种现象与材料、机械加工和表面腐蚀有关,为此设计了一系列工艺验证试验,探寻深灰色物质产生的原因。试验结果表明,锻造LF6材料自身所含有的金属元素、机械加工和生产周期过长是阳极化封闭后零件表面产生深灰色的主要原因。     

新型单元的频率选择表面

在传统十字单元基础上,提出一种新型单元的频率选择表面(FSS)。分析传统十字单元FSS和新型单元FSS在大角度入射时的极化稳定性,并研究TM波入射角度变化时,中心频率的漂移及传输系数的变化。结果表明,传统十字单元FSS在45°入射时中心频率的极化稳定性很差,漂移量为406MHz,TM波由0°到45°入射时,中心频率漂移为448MHz;而新型单元FSS具有中心频率的角度稳定性,TM波入射角度由0°变到45°时,中心频率漂移量仅为28MHz,并且在大角度入射时具有中心频率极化稳定性。     

微生物太空歼灭战

国际空间站根据航天器微生物产生、传播和腐蚀作用等三个密切关联的阶段,从微生物源控制、舱内气体环境控制和结构表面控制等三个模式,构建了航天器微生物综合控制的整体解决方案。针对微生物源,使用抗菌清洁用品、粪便消毒处理、废弃物真空密封等方式;针对舱内气体环境,采用循环过滤除尘灭菌系统等技术完成对舱内环境的灭菌功能;针对结构表面,通过材料抗菌技术、表面抗菌及洗消技术控制结构表面微生物,最终实现微生物控制。     

航天器表面电荷激发空间静电场规律研究

从带电表面微元出发,通过求解泊松方程,得到带电介质平板表面邻近空间静电势的解析表达式,建立介质表面电位-介电常数模型,求得了带电介质平板表面电位、表面带电量和介质介电常数三者之间的关系式。结合典型的航天器表面介质材料带电案例,对此类圆盘结构介质平板带电问题进行了仿真分析,结果表明,在介质材料表面电位一定的情况下,表面电荷激发的空间静电势值随距离的增大而减小,并且距离介质表面越近,电势的空间变化率越大;在介质材料带电量相等的情况下,介质表面电位随着介质介电常数的增大而减小,并逐渐趋于一个稳定值,所以在一定范围内选择介电常数较大的介质材料可以降低介质的表面电位,减小介质间发生静电放电的几率。     

变燃速发射药燃烧性能计算及实验研究

为研究管状变燃速发射药的能量释放规律,根据其结构特点建立燃烧模型,采用理论计算方法分析管状变燃速发射药外内层燃速比及长径比对其燃烧性能的影响规律;采用挤压成型工艺制备了不同硝基胍含量的管状变燃速发射药,并进行密闭爆发器实验。结果表明,模拟计算中管状发射药的外内层燃速比K=0.2,长径比n=8. 0时,发射药相对燃烧表面较为理想,燃烧渐增性相对较强,添加NQ变燃速发射药密闭爆发器实验结果与模拟计算结果有较高契合度。     

碳纤维复合材料车削加工技术研究

碳纤维复合材料硬度高,耐磨性强,属于典型的难加工材料,易产生分层、毛刺、开裂等加工缺陷。研究了车削工艺参数:切削深度ap、主轴转速n、切削进给量f对碳纤维复合材料构件加工表面质量的影响。结果表明,按以下工艺参数选取时,可获取最高生产效率和最佳加工表观质量;精加工时,选取切削深度ap=0.3 mm、切削进给量f=0.1～0.2 mm/r、主轴转速v=100～120 r/min;粗加工时,选取切削深度ap=3 mm、切削进给量f=0.3～0.8 mm/r、主轴转速v=60～80 r/min。     

不同前处理方式对钛合金紧固件铝涂层附着力性能影响分析

系统研究不同涂覆前处理方式、不同附着力试验方法对铝涂层附着力的影响,研究发现:磷化、喷砂、蓝色阳极化前处理方式,均能满足各种附着力试验方法要求;而脉冲阳极化前处理方式则不能满足落锤及划格附着力试验方法要求,且脉冲阳极化膜层越厚,落锤及划格试验结果越不理想。     

未知空间目标纹理缺失表面三维重建算法

针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题,提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架,通过在训练过程中引入多个复杂结构模型,提高该深度估计框架的泛化能力;其次,利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合,实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验,对于300 mm尺寸的卫星模型图像,像素深度估计平均误差约为13 mm,通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计,并获得目标完整的三维结构与纹理信息,有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。