连续发射脉冲功率电源用水冷模拟负载研究

针对脉冲功率电源连续循环放电吸能需求,本文提出了一种1.9MA级循环脉冲功率水冷模拟负载方案。首先,考虑水冷负载与实际电磁发射负载的相似性要求,提出了4×8钢管阵列组成的电阻网络,可方便的实现电源不同组合方式的放电考核;其次,针对1.9MA级电流产生的脉冲电磁力可能引起水冷模拟负载损坏的问题,建立了水冷模拟负载三维有限元分析模型,进行了电磁力计算和结构分析,保证了水冷模拟负载稳定性;最后,利用热网络法对模拟负载在循环脉冲模式下的强迫风冷、自然冷却和去离子水冷却等方式进行了温升分析,结果表明：模拟负载采用钢管内通去离子水冷却效果最好,循环放电时温度可以恢复到初始状态,最高温度62.5℃,满足连续放电实验的需求。利用提出的方法设计了一台水冷模拟负载样机并进行了连续2次1.9MA放电研究,试验结果与理论分析吻合较好,负载结构运行稳定,验证了本文理论分析的正确性。     

空空导弹发射包线的快速计算方法

给出了空空导弹发射包线快速计算的方法和公式。该算法在将导弹模型简化为二维模型的基础上,结合对目标运动的一定假设,对导弹发射包线进行快速模拟。同时,采用三自由度模型、六自由度模型和快速计算方法来模拟导弹发射包线,并对三种方法的精度和速度进行比较。仿真结果表明:提出的快速计算方法虽然降低了一定的精度,但计算速度快、时间短,达到了整个火控系统的精度要求,同时也满足了系统的实时性要求,这点对空对空作战十分有利。     

M51型弹道导弹全尺寸模型水下遥控发射装置

20世纪末期,法国海军决定发展M51型弹道导弹,并计划装备在胜利级最后一艘可畏号弹道导弹核潜艇上,然后再对前3艘艇进行升级改装,最终全部换装M51型弹道导弹。当时,法国在研的M51型弹道导弹及其辅助系统与已经装备的M45型弹道导弹发射系统有很多不同之处,在换装之前必须进行试验。为了确保整个计划的成功,验证M51型弹道导弹在流体静力学环境下发射的结果,法国启动了一项试验计划。与战略核潜艇项目一样,该试验计划的参与者也     

中国海军 “夏”级弹道导弹核潜艇模型制作

<正>背景资料"夏"级核潜艇("长征"6号)是中国研制的第一型核动力弹道导弹潜艇,装有12枚"巨浪"-1型(北约代号CSS-N-3)潜射弹道导弹。"夏"级核潜艇1970年代在辽宁葫芦岛船厂动工,1981年下水,1983年8月交付,于1987年服役。1988年9月进行了导弹水下发射试验,成功发射了一     

空空导弹越肩发射初制导转弯控制与仿真

针对空空导弹越肩发射初制导俯仰平面180°转弯,提出了一种基于最优控制理论的最优转弯方法,该方法是确定一个最佳推力方向角,使转弯完成时导弹的末端速度最大。建立了简化的用于姿态控制的姿态动力学模型,采用反作用喷气控制系统(RCS)设计了导弹的姿态控制律。对空空导弹180°转弯的飞行过程进行了仿真并给出分析结果。     

风采--集中力量 自主攻关--专访探月工程总设计师吴伟仁

在“嫦娥二号”卫星发射前夕,本刊记者提前采访了探月工程相关领导和科研人员,请他们从各自的角度分别介绍了“嫦娥二号”任务相关情况。言谈话语中。寄托了他们对“嫦娥二号”的美好祝愿．也展示了这些托举嫦娥飞天幕后英雄的熠熠风采。     

承前启后 稳步推进 专访月球应用科学首席科学家严俊

<正>在我国"嫦娥二号"探月卫星发射前夕,月球应用科学首席科学家严俊接受本刊记者专访,全面介绍了"嫦娥二号"科学目标、探月对天文学研究的推动作用以及国家天文台所做的工作。他说,"嫦娥二号"是承前启后的,我的工作也一样。问:"嫦娥二号"的科学目标是如何设定的?答:人类探月大致分"探、登、驻"三个阶段。"探"就是对月球进行探测,"登"就是载人登月,"驻"就是在月球建立长期的基地。我们目前进行的是探月的第一阶段工程,分为绕月探测、软着陆探测和采样返回。"嫦娥二号"是"嫦娥一号"和"嫦娥三号"的桥梁,原来是"嫦娥一号"的备份星,经过适应性改造研制而成,是为"嫦娥三号"提供先行性试验。"嫦娥二号"的科学任务是根据探月工程     

翻山跨海数千里，机动打击见真功——北海舰队某岸导团机动发射演练掠影

2009年11月底,辽东海岸一个偏僻的山岙里,随着指挥员“5、4、3、2、1、发射!”一连串指令的发出,导弹烈焰喷发撕破海空．扑向数百千米外的“敌舰”。这是海军北海舰队某岸导团新型导弹首次跨海机动实弹射击的真实情景。     

反坦克导弹方队——“坦克杀手”二次受阅

在千万双眼睛的注视下,由2辆“勇士”指挥车带领,16辆“红箭9”反坦克导弹发射车排成4列,威武雄壮地驶过天安门广场。这是我军“红箭9”重型反坦克导弹第二次出现在国庆阅兵式上。     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。