飞行器目标低频电磁散射特性分析

从具有典型隐身布局的平板模型和整机模型出发,采用多层快速多极子算法(MLFMA)详细研究了飞行器目标在瑞利区、谐振区的散射特性.研究表明,对于瑞利区,不同布局的飞行器散射曲线相似且呈圆形分布,整机与其对应平板模型的散射曲线相似;随飞行器典型尺寸与入射波长之比的增加,两种极化下的曲线和全向RCS几何均值均增大,且相应的水平极化RCS值强于垂直极化;验证了在瑞利区下整机飞行器具有隐身能力的极限,相应的平板模型RCS曲线小于其整机模型散射.对于谐振区,各散射曲线均呈振荡分布,无明显高频散射特性,RCS曲线分布仍与飞行器外形关系不大,垂直极化时曲线较为复杂;提出对于类似于飞行器的复杂散射体,进入谐振区的分界线应该适当提高.     

隐身目标RCS缩比测量的数据处理及反演计算技术

本文介绍了一种利用模型测量结果来反演计算隐身目标原型RCS的新技术，给出了反演数学方程、数据处理方法、反演计算方法以及部分测试和计算结果。经过比较，反演计算结果与实际测试曲线基本吻合，表明该技术是可行的。     

特殊服役条件对全陶瓷球轴承辐射噪声的影响

利用轴承强化寿命试验机和轴承振动试验机对不同服役条件下全陶瓷球轴承辐射噪声进行测试,分析了全陶瓷球轴承在重载、冲击载荷、干摩擦状态以及低温环境下的辐射噪声。结果表明：重载和冲击载荷对全陶瓷球轴承辐射噪声有较大的影响,适当的径向载荷可以减小全陶瓷球轴承的辐射噪声;润滑状态改变对全陶瓷球轴承辐射噪声的影响比混合陶瓷球轴承小;全陶瓷球轴承的球为氮化硅、套圈为氧化锆时比球和套圈均为氮化硅时辐射噪声有更高的温度敏感性,结构尺寸和球数也是影响辐射噪声的重要因素。     

低红外发射率TiO2/AgxCU1-x/Ti/TiO2纳米多层膜

利用磁控溅射制备了银含量在100％至80％之间的单层银铜合金薄膜和TiO2／AgxCu-1x／Ti／TiO2：纳米四层膜。利用x射线衍射、扫描电子显微镜、扫描俄歇微探针,分光光度计、红外发射率测量仪对样品进行表征,研究了单层金属膜和多层膜的光学、电学性质随着银含量的变化以及热处理前后薄膜性能的变化。结果表明：相同厚度的合金膜,随着Ag含量的降低,导电性能下降,Ag含量低于80％的合金已不适合作为多层膜的金属层;1500C大气下热处理30min,纯银薄膜性质发生明显变化,明视透过率下降10％,方块电阻由2．5W／口增加至18W／□,红外发射率由0．17增加到0．69。AgCu合金薄膜性质未发生明显变化。方块电阻相近的TiO2／AgxCu1-x／Ti／TiO2纳米多层膜,经250℃大气下热处理40min后,TiO2／Ag／Ti／TiO2和TiO2／Ag80Cu20／Ti／TiO2纳米多层膜的性质变化较小,热稳定性较好,其余的多层膜性质发生较大变化,红外发射率显著增加。     

FSS对TE极化波传输特性的实验研究

通过实验测试,从单元的尺寸、形状、介质加载以及各参数对入射角的敏感性等方面,初步探讨了频率选择表面(Frequency Selective Surfaces,简称FSS)对TE波的传输特性.结果表明,FSS的谐振频率主要由单元的尺寸和形状确定;介质加载使得FSS平板的谐振频率降低;加载不同厚度的介质对FSS的透波率和谐振频率影响不同;对称加载介质能提高FSS的传输特性对入射角的稳定性.     

用改进基函数分析缝隙阵频率选择表面电磁特性

提出了一组有效的改进基函数用于分析缝隙阵频率选择表面的电磁传输特性。规则的中心连接和环形两种类型频率选择单元可以划分为直线段和弯曲段，切向电场基函数在直线段按照波导模式展开，而在弯曲段幅值不变且连续变化。以Y形和六边环形缝隙阵频率选择表面结构作为算例，应用较少的基函数和Floquet模预测的频率响应曲线与试验结果吻合得很好，与使用传统的基函数相比，谐振频率不随Floquet模数的增加而变动，具有良好的稳定性，同时计算时间大大减少。     

美国陆军用现代管理手段推进转型

美国陆军在推进转型过程中采用现代化管理手段,利用先进信息技术建立大量的实验室、评估模型和风险管理制度,通过实验演示、定期评估、风险管理等手段,保障转型顺利进行.     

全回转舵桨液压系统回转抖动控制方法探析

针对全回转舵桨液压系统出现的回转抖动现象,基于AMESim搭建了含平衡阀的回转液压系统仿真模型,详细分析了平衡阀的最大节流流量、阀芯行程-通流面积特性对其动态特性的影响.结果 表明:平衡阀控制压力的周期性波动会导致阀芯位置、通流面积的波动,是含平衡阀系统发生回转抖动现象的根本原因;当CB系列平衡阀的最大节流流量略小于或...     

基于噪声辅助多元经验模态分解和多尺度形态学的滚动轴承故障诊断方法

为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解 (Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分析方法,其克服了集成经验模态分解的模态混淆和运算量大等问题。本文将NAMEMD与多尺度形态学相结合应用于滚动轴承故障诊断。该方法首先利用NAMEMD将多分量调频调幅故障信号自适应分解为一系列IMF分量;其次,选取能量高的IMF分量求和重构;最后利用多尺度形态学差值滤波器提取信号的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了仿真试验和轴承故障试验,并与EEMD和包络解调进行了比较,结果表明本文方法在进一步降低模态混叠效应的同时,明显提高了运算速度,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的故障特征频率。