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题名镁-二氧化碳冲压发动机粉末燃料供应特性研究
被引量：2
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作者
王旭
卜彦鹏
徐旭
于洋
关铭
刘佳迅
杨庆春
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机构
北京航空航天大学宇航学院
北京航空航天大学沈元学院
湖南航天有限责任公司飞行器技术分公司
中国航天科工集团有限公司科研生产部
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出处
《推进技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期134-143,共10页
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基金
载人航天领域预先研究项目(050303)。
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文摘
为了研究镁-二氧化碳冲压发动机粉末燃料供应特性,搭建了粉末流量实时监测系统、高背压模拟系统和粉末喷注可视化实验系统,对所供应粉末流量的准确性和稳定性、不同载气流量下供粉状态和粉末喷注特性等供应性能进行了详细分析。结果表明:采用气固两相流壅塞式供应方式,可以确保供应系统在模拟发动机工作过程中的高背压环境下稳定且精确地供应粉末,实测粉末流量与理论最大偏差4.8%;为保证发动机工作稳定性,燃烧试验应在载气压力稳定阶段开展,此过程中供粉流量仅与活塞速度和粉末装填密度有关;在研究的载气流量范围内,载气流量对供粉流量影响不明显,但对粉末喷注特性有显著影响。粉末喷注速度随载气流量增大而线性增加,同时喷注锥角随载气流量增大则先减小后增大。综合粉末掺混、分散和发动机组织燃烧性能等多方面考虑,为提高模型冲压发动机理论燃烧性能,在后期点火试验中载气流量与粉末流量比可以初步设计在0.68附近。
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关键词
粉末冲压发动机
粉末供应
粉末流化
供应特性
镁粉
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Keywords
Powder ramjet engine
Powder supply
Powder fluidization
Supply characteristics
Magne⁃sium powder
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分类号
O359
[理学—流体力学]
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题名基于YOLO框架的无锚框SAR图像舰船目标检测
被引量：15
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作者
贾晓雅
汪洪桥
杨亚聃
崔忠马
熊斌
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机构
火箭军工程大学作战保障学院
北京遥感设备研究所
中国航天科工集团有限公司科研生产部
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期3703-3709,共7页
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基金
陕西省自然科学基础研究计划(2020JM-358)资助课题。
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文摘
面向合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)多目标检测应用,提出了一种基于YOLO(you only look once)框架的无锚框SAR图像舰船目标检测方法。该方法针对YOLOv3锚框需要预先设定且无法完美契合的弊端,通过采用无锚框方法更好适应所检测目标的大小,便于多尺度目标使用。在此基础上,给CSPDarknet53网络增加了注意力机制作为特征提取网络,然后经过能够增大感受野的改进特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)后,把特征图传给无锚框检测头,有效提升了目标类别和位置的预测精度。实验证明,所提算法在公开SAR舰船数据集上平均精度比YOLOv3提高3.8%,达到了94.8%,虚警率降低4.8%。
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关键词
合成孔径雷达图像
YOLO
无锚框
舰船目标检测
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Keywords
synthetic aperture radar(SAR)image
YOLO
anchor free
ship target detection
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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