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1.
针对高轨遥感卫星多载荷协同观测和一致测量应用需求,在前期总体技术方案研究的基础上,通过开展现有在轨组装航天器和高轨卫星公用平台的构型调研,提出了一种适用于多载荷协同观测需求的平台构型设计方案。平台利用CZ-5运载火箭发射并在轨展开,采用“网格式中心承力筒+板+桁架”式的总体构型,开展了主传力路径、贮箱承载结构、网格式中心承力筒等的细化设计工作,并进行了结构产品的初步设计,建立了平台结构整星的有限元模型。仿真分析表明:平台结构整星的各向一阶频率均能满足运载火箭的频率要求。基于标准化、通用化的平台接口设计,使其具备可扩展及可维修的能力,大大提升了平台鲁棒性。基于全网格筒的主承力设计,增强平台结构承载能力,并改善平台内部热环境。该设计方案可为基于在轨组装维护的高轨遥感大平台结构的设计提供有价值的参考。 相似文献
2.
卫星大量振动试验结果表明,预振和复振响应普遍存在不同程度的差异现象(“预复振差异”)。针对该问题,工程上主要依靠设计师的经验分析进行故障定位,效率低、准确性差。基于此,文章首先提出了预复振响应的相似度分析方法,利用全频段相似度分析进行故障定位,进一步针对故障部位的响应进行分频段相似度分析,得到预复振差异频段,为设计师校核和改进结构提供量化的标准;然后,基于该方法建立了卫星振动试验结果评价的详细流程;最后,以某卫星承力筒为研究对象,设计了激振试验,分析结果表明:该方法可以实现卫星预复振试验结果的量化评估,提高产品研制效率。 相似文献
3.
埋入式光纤应变传感器 总被引:4,自引:1,他引:4
埋入式光纤应变传感器是近年来随着智能复合材料的发展而发展起来的一项新技术,将传感器和致动器埋置于复合材料中,就形成了智能复合材料,而光纤传感器具有尺寸小重量轻的特点,当把它们直接埋置于复合材料中时,它们也能在恶劣的环境下工作,它们的这些特点晨常适合于制作埋入式传感器,并且能大大提高智能复合材料在航天等方面应用的潜力,本文仅对智能复合材料中的光纤应变传感器进行了探讨,介绍了几种常见的埋入式光纤应变传 相似文献
4.
碳敷层光纤在碳纤维复合材料智能结构中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在碳纤维复合材料结构的固化过程中,埋入其中的光纤将承受恶劣的环境,这将使光纤的光学性能发生变化,从而影响碳纤维智能复合材料结构中光纤传感系统的性能。文中对多种光纤进行了试验研究,在碳纤维复合材料固化过程中,发现普通敷层光纤的性能发生变化,而央敷层光纤的性能不会发生变化,并对这些现象的原因进行了初步讨论,从而为在碳纤维复合材料智能结构中光纤的选择提供了一定的依据。 相似文献
5.
为实现立式捏合机搅拌桨叶全三维设计与优化,集成搅拌桨叶几何造型、流场模拟与机械性能分析,开发了基于流场模拟的复杂形面搅拌桨叶三维设计与优化系统.分析搅拌桨叶运动特性,建立搅拌桨叶的三维参数化模型;综合搅拌桨叶的几何造型、运动方式、混合工艺条件,在虚拟环境中真实地模拟搅拌桨叶混合过程,快速分析与评价搅拌桨叶几何形状与流场特征的关系;在虚拟环境下,将流场模拟结果作为负载,添加在搅拌桨叶上,对其机械性能进行分析与优化.通过工程设计实例,对这套方法进行验证,设计结果成功地应用于生产实践.应用结果表明这套系统可以缩短设计时间20%,设计的设备能耗降低5%. 相似文献
6.
7.
8.
利用Fluent软件计算辅助动力装置(auxiliary power unit,简称APU)环形回流燃烧室三维两相喷雾燃烧流场,研究不同进口温度和油气比对两相喷雾燃烧流场的影响,采用标准 k-ε 模型模拟湍流黏性,离散相模型(DPM)追踪油珠运动轨迹,燃烧模型采用非预混平衡化学反应模型.计算结果表明:随着进口温度和油气比的增加,燃烧室出口温度相应增加,但温度分布规律基本保持不变;计算结果与试验测量结果比较吻合,说明采用的数学模型和计算方法可用于预估实际APU回流燃烧室三维两相喷雾燃烧流场. 相似文献
9.
光纤表面等离子体波传感器在理论上具有较高的研究价值 ,并且因为结构简单、灵敏度高等特点在工程上得到广泛应用。使用光纤表面等离子体波来测试折射率 ,方法简单、灵敏。本文介绍了利用光纤表面等离子体波传感器使用这种方法对环氧树脂复合材料进行固化监测。文中对不同折射率的溶液进行了折射率测试的研究 ,并设计了一种用于折射率测量的性能稳定、操作方便的光纤传感探头及整套的测试系统 ,用以对固化过程中环氧树脂在不同阶段的折射率变化进行实测。测试结果表明 ,该系统工作稳定、可靠 ,测试结果符合实际情况 相似文献
10.
为了更好地保障航空飞行器的安全,提高飞行器的可靠性,提出了一种通过性能参数稳定的光纤智能夹层采集数据,并且结合模糊RBF神经网络对机翼盒段载荷进行识别实验的方法.该方法融合了模糊理论和神经网络各自的优点,通过改进的模糊C均值聚类(FCM)聚类算法删除冗余的规则以进行规则的优化,能自适应地从学习样本数据中提取相应信息,实时地进行载荷辨识.从仿真结果可以看出:该网络模型具有学习时间较短、学习速率较快和精度较高等优点. 相似文献