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公开(公告)号:CN110822208A
公开(公告)日:2020-02-21
申请号:CN201911001633.3
申请日:2019-10-21
Applicant: 北京宇航系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: F16L55/035
Abstract: 本发明涉及一种管路减振卡箍结构,属于管路系统优化设计领域;包括管路、支座、紧固件、卡箍、外环组件、阻尼垫组件和内环组件;其中,管路轴向水平放置;支座设置在管路的竖直下方;内环组件包覆在管路的外壁;外环组件包覆在内环组件和管路的外壁;阻尼垫组件设置在外环组件与内环组件之间;管路放置在支座上,且外环组件的下部外壁与支座接触;卡箍套装在外环组件的上部外壁;卡箍的两端通过紧固件与支座固定连接;实现将管路与支座固连;本发明提供一种耐高低温,耐腐蚀,抗老化的火箭管路专用减振卡箍结构,同时设计一种量化的减振卡箍位置优化技术,实现减振效率最大化。
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公开(公告)号:CN109474337A
公开(公告)日:2019-03-15
申请号:CN201811410387.2
申请日:2018-11-23
Applicant: 北京宇航系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor: 刘洋 , 易航 , 阎小涛 , 刘巧珍 , 汪文明 , 施清平 , 康健 , 夏伟强 , 窦振飞 , 沈超鹏 , 刘苑伊 , 马宏伟 , 张利彬 , 任卉 , 张羲格 , 苏小峰 , 宋鸿儒 , 李婧 , 汪东洋 , 赵琳 , 刘财芝 , 蓝鲲 , 何涛 , 黄栩 , 刘玮 , 林臻 , 代长勇 , 邓永福 , 张翔
IPC: H04B10/116 , H04B10/40
Abstract: 一种基于LED可见光的光传输数据综合器,是利用LED可见光实现多通道异构类型数据高速、可靠、无缆化综合传输系统,主要用于航天运载器等对电磁环境有特殊要求的场景。针对航天运载器等特殊应用场景中,有线线缆传输存在布线复杂、线缆沉重、通信不灵活、甚至带来可靠性风险等系列问题,首次提出应用LED可见光实现多通道异构通信接口数据的无缆化综合传输,设计了光传输数据综合器,在航天运载器级间分离面及其它不适合有线线缆通信的领域具有很强的应用优势。
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公开(公告)号:CN110822208B
公开(公告)日:2021-04-13
申请号:CN201911001633.3
申请日:2019-10-21
Applicant: 北京宇航系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: F16L55/035
Abstract: 本发明涉及一种管路减振卡箍结构,属于管路系统优化设计领域;包括管路、支座、紧固件、卡箍、外环组件、阻尼垫组件和内环组件;其中,管路轴向水平放置;支座设置在管路的竖直下方;内环组件包覆在管路的外壁;外环组件包覆在内环组件和管路的外壁;阻尼垫组件设置在外环组件与内环组件之间;管路放置在支座上,且外环组件的下部外壁与支座接触;卡箍套装在外环组件的上部外壁;卡箍的两端通过紧固件与支座固定连接;实现将管路与支座固连;本发明提供一种耐高低温,耐腐蚀,抗老化的火箭管路专用减振卡箍结构,同时设计一种量化的减振卡箍位置优化技术,实现减振效率最大化。
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公开(公告)号:CN204870832U
公开(公告)日:2015-12-16
申请号:CN201520460015.6
申请日:2015-06-30
Applicant: 北京宇航系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: B60R16/02
Abstract: 一种多电缆轴的屏蔽电子方舱结构,包括:舱体、电缆舱壁板、电缆舱端面板、电缆舱门、工作台、屏蔽丝网和加强筋;多电缆轴的屏蔽电子方舱结构固定安装在运输车上,舱体为电磁屏蔽的长方体结构,舱体的壁板包括骨架、外蒙皮、内蒙皮和发泡材料;骨架的内外分别为内蒙皮和外蒙皮,中间填充发泡材料。本实用新型中,电子屏蔽方舱携带多根长电缆时,方舱下方的挂箱数量无法满足使用要求,电缆舱与方舱开展结构一体化设计,在方舱上设计内嵌式的电缆舱。电缆舱门从车外开启,方便电缆的取放。
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公开(公告)号:CN119578501A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411674678.8
申请日:2024-11-21
Applicant: 中国运载火箭技术研究院
Inventor: 陈海鹏 , 吴志壕 , 黄虎 , 郑本昌 , 李君 , 姚力炜 , 韦文书 , 朱佳琳 , 高厚朴 , 刘峰 , 李丝然 , 果昊涵 , 董启超 , 王佳林 , 李晟嘉 , 徐骁翰 , 杨尚霖 , 邵子航 , 孙丝 , 代长勇 , 王天棋
Abstract: 本发明涉及一种多智能体强化学习决策系统及其联合训练方法,该系统包括多智能体包括协调智能器和N个单智能体,N大于等于1,每个单智能体相互独立,用于从各自的微场景中,获取完成子任务目标需要的环境样本,采用各自独立的强化学习智能算法,分别为子任务目标进行智能决策;协调智能器,用于获取总任务目标需要的环境样本,采用强化学习智能算法,根据预设的规则,优选单智能体的决策,使得总任务目标达到最优。
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