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为研究低温推进剂在常温下的自增压过程,设计了以液氮为模拟介质可视化低温玻璃贮箱自增压实验系统,研究了自增压过程压力和温度的变化规律及体积充填率对压力和温度变化的影响。实验结果表明:气枕区和液体区存在显著的轴向温度分层,液体区温度的上升速率低于压力引起饱和温度的上升速率。压力上升分为有典型意义的三段:初始段、过渡段和稳定段,稳定段的压力上升速率随体积充填率增加而增加。液体区的对流运动在自增压过程受到抑制,气液界面逐渐进入准静止状态。并以实验测得温度作为边界条件,采用流体体积(VOF)模型对整个自增压过程进行了175 s的数值仿真。仿真得到的压力曲线变化规律与实验结果基本一致,稳定段的压力上升速率是实验值的1.58倍。本文得到的自增压物理参数变化规律,为低温推进剂的贮存和贮箱的热防护设计提供参考。 相似文献
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基于分层神经网络的航天器故障诊断技术 总被引:2,自引:1,他引:2
为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。 相似文献
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针对地外星球表面地形多变,探测机器人处于复杂的非结构化环境中,提出了一种结合自重构和群体机器人特点的自组装群体模块化机器人(Sambot)。每一个模块都能自主移动,同时通过对接机构可与多个其他模块连接在一起,形成具有更强运动能力的集合体机器人。介绍了Sambot的总体设计(包括机械结构和控制系统),分析了Sambot通... 相似文献
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针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定.同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回归层输出组成的非线性函数构造对象的特征参量,更有效地对特征模型的时变参数进行自学习和调整.对闭环回路... 相似文献
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根据生产中遇到的超硬淬火钢磨削困难的问题,提出利用砂轮的自锐性的解决方法,分析和叙述了砂轮的自锐性极其应用实例。 相似文献