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火星表面起飞上升热控技术研究与分析
被引量：
1
1
作者
杨金
刘彤杰
+8 位作者
徐亮
盛松
倪浩伟
杜艾
缪洪康
徐涛
王伟
吴志亮
朱虹
《上海航天（中英文）》
CSCD
2024年第5期90-98,120,共10页
火星表面起飞上升热控技术是火星取样返回探测的关键技术,涉及探测器在火星表面存储控温、火星表面起飞上升控温及火星在轨飞行控温等,具有温度指标要求高、控温维度大、资源紧张的特点。本文对国内外主要火星车及美国航空航天局(NASA)...
火星表面起飞上升热控技术是火星取样返回探测的关键技术,涉及探测器在火星表面存储控温、火星表面起飞上升控温及火星在轨飞行控温等,具有温度指标要求高、控温维度大、资源紧张的特点。本文对国内外主要火星车及美国航空航天局(NASA)火星上升器的热控方案进行了调研和总结。分析表明火星表面探测器热控技术根据资源分配情况主要采用2种方式:当热控质量受限不明显时,可采用机械泵驱动流体回路技术配合常规热控措施,对大热耗单机进行热量收集和传输,实现废热的再利用;当热控质量受限严重时,需采用轻量化低功耗的控温措施,可采用复合纳米气凝胶隔热技术配合常规热控措施,高效隔绝火星表面低温对流环境,实现低功耗控温。随后提出了火星表面起飞上升的热控关键技术,主要包括纳米气凝胶隔热技术、火星原位资源隔热技术、机械泵驱动两相流体回路技术、气动热防护技术及热试验模拟技术等,可为后续火星探测提供一定的参考。
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关键词
火星车
起飞上升
热控
温度场
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职称材料
基于火焰成像和堆栈降噪自编码的燃烧工况识别
被引量：
2
2
作者
韩哲哲
段德智
+5 位作者
倪浩伟
李金健
刘煜东
李健
张彪
许传龙
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期537-544,共8页
提出一种基于深度神经网络的燃烧监测方法.该方法利用具有深层结构的堆栈降噪自编码(SDAE)提取火焰图像特征,并将其输入到高斯过程分类器(GPC)中,从而识别燃烧工况.针对SDAE训练集中未出现的新燃烧工况,使用少量新工况的标签图像对GPC...
提出一种基于深度神经网络的燃烧监测方法.该方法利用具有深层结构的堆栈降噪自编码(SDAE)提取火焰图像特征,并将其输入到高斯过程分类器(GPC)中,从而识别燃烧工况.针对SDAE训练集中未出现的新燃烧工况,使用少量新工况的标签图像对GPC进行重新训练,即可扩大监测模型的识别范围.在重油燃烧试验装置上开展了试验研究,利用获得的火焰图像对SDAE-GPC网络进行模型训练以及性能测试.结果表明,所提出的监测方法对训练集所包含的燃烧工况具有99.3%的识别精度,对新工况具有98.2%的识别精度,且对图像噪声具有良好的鲁棒性,在燃烧工况识别中具有潜在的应用前景.
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关键词
燃烧工况识别
火焰图像
堆栈降噪自编码
高斯过程分类器
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职称材料
题名
火星表面起飞上升热控技术研究与分析
被引量：
1
1
作者
杨金
刘彤杰
徐亮
盛松
倪浩伟
杜艾
缪洪康
徐涛
王伟
吴志亮
朱虹
机构
上海卫星工程研究所
上海航天技术研究院
同济大学物理科学与工程学院
上海宇航系统工程研究所
出处
《上海航天（中英文）》
CSCD
2024年第5期90-98,120,共10页
基金
国家级项目
行星探测重大工程资助项目。
文摘
火星表面起飞上升热控技术是火星取样返回探测的关键技术,涉及探测器在火星表面存储控温、火星表面起飞上升控温及火星在轨飞行控温等,具有温度指标要求高、控温维度大、资源紧张的特点。本文对国内外主要火星车及美国航空航天局(NASA)火星上升器的热控方案进行了调研和总结。分析表明火星表面探测器热控技术根据资源分配情况主要采用2种方式:当热控质量受限不明显时,可采用机械泵驱动流体回路技术配合常规热控措施,对大热耗单机进行热量收集和传输,实现废热的再利用;当热控质量受限严重时,需采用轻量化低功耗的控温措施,可采用复合纳米气凝胶隔热技术配合常规热控措施,高效隔绝火星表面低温对流环境,实现低功耗控温。随后提出了火星表面起飞上升的热控关键技术,主要包括纳米气凝胶隔热技术、火星原位资源隔热技术、机械泵驱动两相流体回路技术、气动热防护技术及热试验模拟技术等,可为后续火星探测提供一定的参考。
关键词
火星车
起飞上升
热控
温度场
Keywords
Mars rover
takeoff and ascent
thermal control
temperature field
分类号
V47 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于火焰成像和堆栈降噪自编码的燃烧工况识别
被引量：
2
2
作者
韩哲哲
段德智
倪浩伟
李金健
刘煜东
李健
张彪
许传龙
机构
东南大学火电机组振动国家工程研究中心
江西中船航海仪器有限公司
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期537-544,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51976038)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2242019k1G018).
文摘
提出一种基于深度神经网络的燃烧监测方法.该方法利用具有深层结构的堆栈降噪自编码(SDAE)提取火焰图像特征,并将其输入到高斯过程分类器(GPC)中,从而识别燃烧工况.针对SDAE训练集中未出现的新燃烧工况,使用少量新工况的标签图像对GPC进行重新训练,即可扩大监测模型的识别范围.在重油燃烧试验装置上开展了试验研究,利用获得的火焰图像对SDAE-GPC网络进行模型训练以及性能测试.结果表明,所提出的监测方法对训练集所包含的燃烧工况具有99.3%的识别精度,对新工况具有98.2%的识别精度,且对图像噪声具有良好的鲁棒性,在燃烧工况识别中具有潜在的应用前景.
关键词
燃烧工况识别
火焰图像
堆栈降噪自编码
高斯过程分类器
Keywords
combustion condition identification
flame image
stacked denoising autoencoder
Gaussian process classifier
分类号
TK227.1 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
火星表面起飞上升热控技术研究与分析
杨金
刘彤杰
徐亮
盛松
倪浩伟
杜艾
缪洪康
徐涛
王伟
吴志亮
朱虹
《上海航天（中英文）》
CSCD
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于火焰成像和堆栈降噪自编码的燃烧工况识别
韩哲哲
段德智
倪浩伟
李金健
刘煜东
李健
张彪
许传龙
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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职称材料
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