变厚度弹性件柔性接头的非线性分析

结合试验数据,采用Mooney-Rivlin模型模拟了柔性接头的弹性件材料;根据非线性理论,采用混合插值有限元法对某一摆角状态下的柔性接头进行了大变形非线性弹性分析,并在此基础上初步探讨了厚度不均匀弹性件对层间应力的影响。计算结果表明,弹性层减薄到一定程度时,层间剪切应力沿宽度方向分布变得均匀,应力值仍集中在2 MPa以下;层间法向应力分布变化较小,呈二次曲线分布,最大值有所降低;其中,接近后法兰的弹性件厚度不均时,对各项应力最大值影响较大。     

航天器用4211环氧树脂体系湿热老化试验与贮存寿命评估

针对航天器用4211环氧树脂体系材料在地面贮存过程中无成熟寿命评估方法可借鉴以及受时间限制无法采用自然老化法获得贮存寿命的问题,采用加速老化试验的方法研究了其湿热老化性能,建立了湿热老化寿命模型,并利用该模型对4211环氧树脂体系的贮存寿命进行了预测。结果表明：温湿度对4211环氧树脂体系材料的力学性能影响较大,拉伸试样表面形貌及断口形貌在老化试验前后未发生明显变化;材料在加速湿热老化试验过程中没有生成新的官能团;以拉伸强度指标推算出4211环氧树脂体系在温度为20℃、相对湿度为60%条件下的贮存寿命为6.1年。     

影响星载微波部件微放电阈值的Furman模型研究

星载微波部件的微放电效应是影响航天器微波传输系统独特的瓶颈问题之一。以星载微波部件微放电阈值仿真中广泛使用的Furman模型为研究对象,以平行平板传输线为例,研究并获得了Furman模型中本征二次电子、弹性散射电子、非弹性散射电子3类电子的模型参量对微放电阈值的影响规律,并通过对总二次电子发射系数的影响合理解释了微放电阈值的变化规律,为星载微波部件微放电阈值的精确仿真提供了规律指导。     

谐振式加速度计自激振荡电路性能评价方法的研究

针对谐振式加速度计成品率不高、精度低等问题,以石英振梁加速度计为例,采用引进标准信号,将谐振电路作为"黑盒子",对其开展独立的评价.通过评价电路的驱动电压幅值稳定性、移相稳定性、全温幅值/相位对称性等指标,与加速度计实际指标建立了一一对应的关系,为加速度计研制与性能提升提供了有效依据.实际运用表明,电路噪声性能、温度性...     

低含气率影响下圆柱动静压轴承特性分析

为研究低含气率条件下,温度和气泡含量对润滑油黏度的影响,采用涡轮油和氮气制备油气两相流,在不同温度下采集含气率和动力黏度,拟合得到两相流的黏度计算模型.针对带有深浅腔的圆柱动静压轴承,基于拟合的黏度模型,结合有限元法和有限差分法联立求解油膜Reynolds方程、能量方程及两相流等效密度模型,分析了不同偏心率下承载力、摩...     

一种两自由度全机模型阵风试验支撑装置研制

全机模型风洞阵风试验不仅要求模拟飞机弹性模态,还要求模拟飞机刚体运动模态.国内现有的气弹试验钢索悬挂支撑方式和侧壁支撑方式不能满足全机模型阵风试验支撑需求.为此,在中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所8 mX6 m风洞中研制了一套两自由度支撑装置.该装置可提供模型沉浮和俯仰方向较大的运动自由度,以模拟飞机刚体运...     

基于自然语言处理的评教文本分类与分析

学生评教数据是学生对教学过程的态度最直接的反应,也是教师了解学生需求,提高教学质量的有效途径.本文利用某高校真实的学生评教数据,基于自然语言处理探索学生在教学过程中所关注的教学环节.首先,对在线教育现状进行说明,结合自然语言处理模型的特点,将数据进行预处理;其次,通过BERT预训练模型、参数微调将学生教学评论分为5个维...     

基于分数阶傅里叶变换的Chirp信号参数估计及恢复

分数阶傅里叶变换(FRFT)是傅里叶变换的一种广义形式。文章首先介绍了FRFT变换的定义;然后分析了Chirp信号的FRFT,在此基础上提出了在噪声背景下恢复Chirp信号的两种方法:一种是基于参数估计,另一种是基于分数阶傅里叶域上的滤波来实现信号重构;最后通过仿真验证了上述分析的可行性。     

基于太阳黑子群数据的多模态太阳耀斑预报模型

当前的太阳耀斑预报模型主要通过统计关系建立,直接将从太阳黑子群磁图中提取的特征参量作为模型输入,系统的自主性低,导致图像数据中包含的与太阳耀斑相关的高阶抽象信息难以被充分利用,进而限制模型预报的精度。为解决当前太阳耀斑预报中数据利用不充分的问题,文章将海量太阳观测数据与先进的人工智能技术结合,综合利用太阳活动区磁场观测图、磁场特征参量和对应的耀斑事件标签,并借助全连接神经网络高精确率以及卷积神经网络高召回率和可有效提取高层语义信息的优点,构建基于深度学习的多模态太阳耀斑预报模型。实验证明该模型的主要评价指标结果比其他模型至少提高7.8%。     

一种电离层TEC格点预测模型

基于分析时间序列数据的门限控制单元（GRU）神经网络模型,利用电离层TEC网格点历史数据、太阳活动指数、地磁活动指数作为预测因子,提出一种高精度电离层TEC格点预测模型.对全球60个网格点的数据进行了模型预测和对比实验,得到北半球平均相对精度的均值为83.96%,高于南半球的73.60%,表明预测模型在北半球的适应性更好,且中低纬地区的适应性优于高纬地区;预测模型在磁扰动期的平均相对精度的均值比磁平静期平均相对精度的均值高,约1.95%;与基于递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）的电离层TEC单站预测模型相比,本文预测模型的均方根误差（RMSE）平均为原来的80.8%.