摘要：真空舱内背景压强是电推力器地面试验过程中影响工作性能评估和羽流场参数诊断的重要参数。针对LIPS-200型离子推力器羽流场参数的数值仿真中采用的背景压强建立方法进行了仿真分析。仿真中采用混合粒子网格(PIC)方法和直接模拟蒙特卡罗(DSMC)方法处理羽流场中等离子体运动和粒子间碰撞,分别采用虚拟粒子和计算粒子建立压强的方式,对电推进羽流场进行了数值模拟,并与绝对真空环境进行对比分析。结果表明:背景压强的存在导致中性粒子和电荷交换离子数密度较绝对真空环境高1个量级以上。虚拟粒子可大幅提高计算效率,获得的流场中电荷交换离子分布与计算粒子结果相近,但中性粒子分布相差较大,虚拟粒子无法表征壁面及真空泵的影响。

摘要：真空环境中,姿轨控发动机工作产生的高温高速真空羽流会对航天器产生气动力、气动热、污染、电磁干扰和视场干扰等效应,影响航天器正常工作甚至任务成败。因此,真空羽流及其效应评估和防护是航天领域的关键科学和工程问题。直接模拟蒙特卡洛(DSMC)方法是真空羽流数值模拟的主流方法,但DSMC是一种粒子模拟方法,非常耗时,严重制约了真空羽流及其效应的评估效率。提出了一种基于卷积神经网络的直接模拟蒙特卡洛(CNN-DSMC)方法。CNN-DSMC的训练集包括两个部分:将DSMC羽流数值模型的几何拓扑与边界条件信息作为训练集的输入,将DSMC数值模拟得到的羽流流场数据作为训练集的输出。将该训练集输入卷积神经网络进行训练,可得到高精度、高效率的真空羽流智能化计算模型,以此预测不同条件下的真空羽流流场。以月球探测器月面着陆过程中的真空羽流场为例,分别使用CNN-DSMC和DSMC数值模拟了在不同着陆高度条件下的真空羽流流场流速和密度。结果显示,两种方法结果基本一致,流场流速和密度的平均相对误差分别小于6.0%和8.8%。但与传统的DSMC方法相比,CNN-DSMC方法的计算速度提升至少4个量级,最大可达6个量级。因此,本文提出的CNN-DSMC方法在真空羽流数值模拟方面具有较强的应用潜力。

摘要：以专网移动通信系统的开发为背景,针对重要的基站控制单元的开发和TETRA V+D空中接口协议研究,从空中接口协议栈分层处理的角度分析TETRA系统呼叫控制的信令流程,并且论述了控制单元所要处理的协议数据单元(PDU)的结构及PDU的具体内容如何填写,以TCP/IP传输协议为基础的局域网上建立利用Visual C++通用语言实现网络通信,研究用这种数据传输环境模拟理想无差错信道的合理性,并且对完成通信信令的正确接收和发送做了阐述,结合TETRA空中接口协议对呼叫控制流程的具体设计思想及其实现进行了论述,最后得出基站测试系统的仿真结果。