气液两相工质激光推进的理想动力循环模型

为了分析气液两相工质激光推进的能量转换效率,建立了气液两相工质激光推进的理想动力循环模型,对能量转换效率的影响因素进行了研究。结果表明,冲压比和定容增压比是影响能量转换效率提高的主要因素,增大冲压比或定容增压比都能有效提高能量转换效率,冲压比随进口马赫数的增大而增大,而定容增压比随激光功率密度或工质中水滴与空气质量比的增大而增大。增大工质中水滴与空气的质量比能够有效增大定容增压比,提高能量转换效率,据算例可得,当冲压比π=10,水滴与空气的质量比f由0增大到10时,能量转换效率ηt由52.5%提高到了55.8%。     

未来机载雷达可靠性和寿命周期成本的研究

目前还没有对未来机载雷达系统的可靠性和维修性的要求充分量化，但已经认识到需要对现有可靠性和可用性的标准进行较大的改进。     

使用甲醇燃料的低成本液体火箭推进技术

结焦是当前烃冷却火箭发动机存在的主要问题,这就可能限制了它的工作范围和性能。甲醇(CH_3OH)能够吸热分解,在催化剂作用下变成一氧化碳和氢,并在催化过程中吸收大量的热量。在温度变化一定的情况下,甲醇吸收的焓值比氢要多,因此甲醇是一种很好的冷却剂。此外,由于甲醇密度比氢大,用来作为驱动涡轮的气体焓值高,因而在只要求用少量的氢作为驱动能源时,甲醇就有可能用于高压、低成本膨胀循环发动机。从地面的操作过程和排气产物上看,这种火箭发动机还具有环境清洁及安全的其它优点。甲醇燃料火箭发动机能够使用烃类燃料发动机的试验设备。另外,要求研制成本低、性能适中的甲醇燃料火箭发动机与烃类燃料发动机一样,技术并不难。采用这种推进技术对于未来运载器的寿命循环成本、可靠性和安全性有较大改进。开拓者宇航公司(pioneer astronautics)近来出资进行了预先推进系统研究,以检验未来探空火箭、上面级、常规运载火箭可能使用的挤压式循环、膨胀循环和发生器循环液氧/甲醇火箭发动机。作为这项研究的一部分,开拓者宇航公司凭借丰富的经验,为现有的先进火箭研制甲醇燃料发动机,以评价这些发动机系统方案的可行性。本文讨论这种发动机的优点以及研究成果。     

型号研制中参考HB7386卡箍标准制定企标的实践

在分析各尺寸要求的基础上,指出了HB7386《600℃高温高压管路连接快卸卡箍》不能满足型号研制需求的原因;介绍了参考该标准制定企业标准的方法。     

分体四轮式空气循环制冷系统仿真及试验研究

为了提高飞机座舱环境控制系统性能，同时降低设计和制造难度，提出了分体四轮式空气循环制冷系统。所提系统采用2个独立的两轮式涡轮冷却器代替一体化四轮式涡轮冷却器。基于焓参数法分析了分体四轮式及四轮式空气循环制冷系统的热力性能，结果显示2个系统热力性能一致。基于实验室现有部件搭建了分体四轮式空气循环制冷系统原理样机，摸底测试表明，系统最大制冷量可达12.0 kW，制冷量理论值与试验值的误差分布在±15%以内，验证了焓参数法的有效性。原理样机的性能系数分布在0.21~1.15之间。所提系统可为国产大飞机环境控制系统的研制提供良好的技术储备。      

温度循环试验箱的温度控制系统

简述了一种实现高变温率温度控制的基本原理。着重介绍了以微机为核心的实现高变温率温度控制的硬件组成、软件的设计方法和现实可行的系统抗干扰措施。     

火箭发动机两级反转小涡轮的设计与试验

本文叙述了反转式小涡轮泵系统的气动设计和台架试验评估。这种涡轮所代表的技术应用于一台先进的上面级火箭发动机涡轮泵中、这台发动机采用氢氧膨胀循环并通过高效燃烧、高燃烧压力、高喷管膨胀面积比获得高性能指标、发动机性能指标要求涡轮泵的驱动涡轮能在低燃气流率条件下获得高效率。小流率导致叶型的直径、高度及弦长都很小,因此高效和小尺寸的要求对涡轮设计提出了一个具有挑战性的问题。本文叙述用一种非常规的方法来迎接这一挑战,并详细叙述了设计程序以及由此产生的叶型构型、本文对分析一级或二级结构形式以及无二级静叶结构形式的全尺寸气动性能计算方法和结果作了介绍,这项成果的全部结果表明;先进的气动设计工具和硬件生产技术为制造先进火箭发动机的小型高性能涡轮提供了可靠的基础。     

低轨卫星缺失时序数据的模式识别方法

在航天应用中，低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果，降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型，可有效处理缺失时序数据，并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法，MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练，对传统门控循环单元结构进行了改进，增加了两个新变量：掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入，衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性，还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明，MR-GRU模型准确率优于传统模型。