固体火箭发动机模态分析的缩聚方法

对于一些复杂结构的模态分析，要得到能够指导工程设计的结果，几何模型和力学模型划分单元必须足够多，这必然耗费大量的空间和时间资源，并导致计算困难。文中以某上面级固体火箭发动机模态分析为例，利用有限元法、固定界面法和Guyan缩聚法进行自由度缩聚后再进行模态分析，分析结果令人满意。     

三维编织复合材料细观结构参数对有效弹性模量影响

应用细观力学方法对三维编织结构复合材料的有效性能进行预测是研究编织复合材料宏观性能的重要途径。细观结构参数决定编织体内纤维束的结构形态特征及复合材料的各种性能。根据作者提出的三维四向编织复合材料代表单元模型 ,文章应用选择平均法 (SAM)详细的分析了主要细观结构参数(单步步长、纤维束弯曲半径 )与编织体有效弹性模量之间的变化关系 ,分析了细观结构参数对编织体有效弹性模量的影响 ,为材料优化设计奠定基础     

实验室条件下IRMSS遥感器MTF与遥感图像参数的相关分析设计与性能评估

调制传递函数MTF(ModuleTransferFunction)在物理光学理论中 ,是光学系统成像性能的综合评价指标。遥感器MTF的性能变化会导致遥感图像的质量变化 ,遥感图像质量的变化则导致描述遥感图像的参数的变化。文章以CBERS - 1的 0 2星IRMSS遥感器为例 ,在实验室条件下模拟遥感器在轨运行的成像过程并获得图像数据 ,MTF可通过专业仪器直接测量 ,然后再进行MTF与遥感图像参数的相关分析 ,从而确定出与MTF相关性最强的图像参数。文章的相关分析采用SPSS统计分析软件完成     

带马尔科夫参数的容错控制系统中系统噪声与故障诊断检测延迟时间的关系

讨论了带马尔科夫参数的容错控制系统 (FTCSMP)中 ,在保持系统随机稳定性的前提下 ,系统噪声与故障诊断检测延迟时间的关系 ,并进一步给出了确定故障诊断检测延迟时间范围的方法 ,为故障诊断方法的选择提供了依据     

钴钢棒手工磨制刀具在数控加工中的应用

在数控加工中，应用钴钢棒手工磨制刀具来完成特殊要求的零件加工，以解决特定条件下难以使用硬质合金刀片和标准刀具进行加工时的刀具使用问题。总结出了钴钢棒在实际加工中的切削参数，给出了孔加工时常出现问题的解决方法。     

三维编织复合材料细观结构参数对有效弹性模量影响

应用细观力学方法对三维编织结构复合材料的有效性能进行预测是研究编织复合材料宏观性能的重要途径。细观结构参数决定编织体内纤维束的结构形态特征及复合材料的各种性能。根据作者提出的三维四向编织复合材料代表单元模型，文章应用选择平均法(SAM)详细的分析了主要细观结构参数(单步步长、纤维束弯曲半径)与编织体有效弹性模量之间的变化关系，分析了细观结构参数对编织体有效弹性模量的影响，为材料优化设计奠定基础。     

由转速判断涡轮盘行波谐振

为找出液体火箭发动机涡轮盘疲劳裂纹故障产生的原因,对包含燃气在冲击式涡轮腔内形成的旋转激励与盘行波模态耦合谐振在内的盘的各种可能的耦合谐振进行了分析研究。在其它耦合谐振的可能性被排除后,将前者作为研究重点,并给出发生此种行波谐振的危险耦合转速范围计算公式。对某发动机大量热试转速数据作了分析,给出判断此类耦合谐振的判断依据。     

碳纤维复合材料高速钻削力的研究

在钻削碳纤维复合材料时,经常会遇到分层、劈裂等各类加工缺陷,而这些缺陷主要是由钻削轴向力引起的。文章就高速钻削条件下刀具、转速、进给量、钻孔个数、材料厚度等钻削参数对轴向力的影响进行了全面系统的研究。     

基于半参数回归模型的双星系统定轨算法及精度分析

天基测控系统是航天测控的一个发展趋势.给出了双星定位系统的定轨原理;建立了基于半参数回归的双星系统定轨模型,包括对卫星轨道摄动误差的基函数表示和观测残差的函数拟合等;给出了基于半参数回归的轨道估计算法及计算步骤;并从理论上分析了基于半参数回归模型的轨道估计算法能有效的消除非线性因素对参数估计性能和精度的影响,其定轨精度优于经典的最小二乘处理算法;最后通过对卫星仿真观测数据的处理以及卫星定轨精度的分析,表明该算法确实有效,在相同仿真条件下,定轨位置精度和速度精度分别提高了41.5%和41.3%.     

固有模态函数(IMF)积检测器——以低信噪比情况下超宽带雷达信号检测为例

首次提出了一种固有模态函数积检测器.首先通过经验模式分解(EMD)把带噪信号分解成有限个固有模态函数(IMF).检测的基本思路是,对各个IMF分量的绝对值作逐点乘积,用于抑制噪声并凸现信号,最后进行滤波和判决.本文以UWB信号为例,数据源于UWB雷达实验系统.在低信噪比(SNR),UWB脉冲与噪声波形相似,且噪声概率密度函数(PDF)未知情况下,进行实验.结果表明,当峰峰信噪比低于5 dB时,该检测器性能优于Teager能量算子(TEO).