固体火箭推进剂的最近进展

前言25年前我国登上固体火箭开发宇宙午台以来,已经发射十多饮人造卫星,特别是以自己的技术制成导弹试飞成功,使我国在飞行器研制方面具有更大的潜在能力。最近应用卫星与大型卫星的计划已加紧进行,纯国产的巨大液体火箭的飞行也为期不远。回顾过去四分之一世纪,从火箭的发展来看,首先以军事为目的研究发展了液体火箭,但是,因为超低温推进剂在准备上很费工夫,发动机结构复杂,价格昂贵,自燃性推进剂的毒性与腐蚀性又很强,所以,现在的导弹几乎以固体火箭所代替。能避开地上和海面的雷达网,并以超低空飞行的巡航导弹不是用液体火箭,而是采用高比重的碳氢燃料(RJ—5)为燃     

航空发动机燃烧室进行间断喷油的试验研究

 在各种飞行条件下,航空发动机工况的改变是靠供油量的改变来实现的。而供油量的改变则是由于改变了供油压力。当喷嘴面积和流量系数不变的条件下,向燃烧室的喷油量与喷油压差成平方关系。由于飞机的飞行条件变化很大,喷油压力必将发生很大的变化。喷油压力是燃油在燃烧室里雾化的决定因素之一。当喷射压力低时,燃油的雾化质量不好,会导致燃烧效率的下降。     

深度置信网络在发动机气路部件性能衰退故障诊断中的应用研究

为提高发动机转动部件性能衰退故障诊断精度,针对传统的浅层网络和支持向量机(SVM)方法在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入近年来在模式识别领域取得巨大突破,模拟人脑多层结构的深度置信网络(DBN)进行发动机部件性能衰退故障的诊断。为改进深度置信网络性能,提出一种在无监督和有监督训练阶段都可自适应调整权值的改进算法(ad_DBN)。以涡扇发动机为对象,将两种DBN算法与BP,RBF和SVM方法从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面进行综合比较分析。结果表明DBN算法诊断精度明显优于反向传播(BP)神经网络,径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)方法,得益于权值的自适应调整,ad_DBN诊断的平均精度高达97.84%,其抗噪声能力也明显优于其他算法,能够提高故障诊断的有效性和可靠性。     

民航三大区域管制中心VIF遥控通信系统技术分析

本文总结民航己建甚高频（VHF）通信系统，并针对三大区域管制中心VHF遥控通信系统的建设分析了民航VHF遥控通信系统、比选、延时、内话接入的集成方法和应用模式，分析了区域VHF覆盖的问题．对民航vHF通信系统建设中遇到的问题及解决方法进行了探讨，对VHF遥控台站建设和保障运行具有一定参考价值．     

氧化铍对铍材微屈服强度的影响

用粒度相同、不同BeO含量的铍粉开展了BeO对铍材微屈服强度（σmys)的研究；结果发现，与BeO含量相比，BeO在铍中的分布状态对σmys的影响更大。在晶界及晶内较小弥散分布的BeO对基体铍有弥散强化作用，使σmys较高；如果BeO较粗大地成簇状聚集在晶界，反而对σmys有不良的影响。     

石墨烯的制备及其在陶瓷基复合材料中的应用

石墨烯以其优异的力学、光学、电学、热学性能和独特的二维结构成为材料领域的研究热点。本文主要介绍了石墨烯特性、石墨烯制备方法及其在陶瓷基复合材料中的应用。其中,其制备方法包括机械剥离法、化学还原法、化学气相沉积法及晶体外延生长法等;石墨烯在陶瓷复合材料中的应用可显著提高其物理性能。     

基于试车试验的涡轴发动机整机喘振裕度研究

某涡轴发动机在外场使用过程中,由于进气环境的影响和多发不同的装机位置等因素,致使发动机出现偶发喘振或前喘征兆等现象。为此,对原型机转子进行改进设计。同时,采用试车试验的方法,测算并验证改型机的整机喘振裕度。结果表明:在整个工作范围内,改型机的整机喘振裕度得到了全面提升,设计点喘振裕度由10.65%提高至16.21%。试验可为该系列发动机设计制造和改进使用提供数据参考。     

无人飞行器集群仅测距初始相对位姿确定方法研究CSCD

针对全球导航卫星系统(GNSS)拒止环境下无人飞行器集群成员间的相对定位问题,研究了一种基于机载惯性测量单元(IMU)、气压高度计与数据链测距组合的初始相对位姿求解算法。首先,在高度计稳定输出较为精确的高度信息的前提下,将飞行器的三维运动解耦成二维水平运动,给出了三维加速度和角速度、测距信息的水平坐标系投影等效模型。在此基础上,以待求量相对位置和航向角的非线性形式构造了新的待求状态量,并将相对位置和航向角的非线性求解问题转化成了新状态量的线性模型最小二乘求解问题。然后,通过引入递推最小二乘算法(RLS),建立了该相对位姿求解算法的实时输出递推形式,有效降低了机载在线计算的负载。接着,对所提算法进行了可观测性分析,并给出了使系统状态量不可观测的几种相对运动形式。最后,对所提算法进行了数值仿真实验,仿真结果表明,该算法能够有效、快速求解初始相对位姿,位置误差在初始相对距离的10%以内,航向角误差在初始相对角度的1%以内。     

基于CDKF的快速协方差交叉融合跟踪算法研究

随着目标抗干扰能力的增强,单一寻的制导方式很难完成对目标的稳定跟踪和精确打击,需采用多种探测器作为传感器,提供多种观测数据以实现对目标的稳定跟踪和精确打击。建立了适当的目标运动模型和观测模型,利用中心差分卡尔曼滤波（CDKF）变换处理模型的非线性问题,避免了求解复杂的雅克比矩阵。对于分布式多传感器融合,传统的方法多采用协方差交叉（CI）融合方法,但是这类方法需要寻优求解。而快速协方差交叉（FCI）则不需要进行寻优过程,且计算量小。在此基础上,提出了用于多传感器目标跟踪的CDKF-FCI融合算法。最后,对算法进行了仿真分析,并进一步验证了提出算法的有效性。     

挑战当前刀具技术——创新的HyperCoat超级涂层

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