基于离散粒子群算法的航空发动机总装工艺优化方法

作者： 刘超   张茂伟   吕玉红   周建超   来源： 航空发动机 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 装配质量   总装优化   航空发动机   粒子群算法  

描述： 为了提高航空发动机总装工作的效率与质量,加强对总装工序和总装机件的管控,量化不同总装人员工作任务量,提高发动机总装的一致性和可追溯性,提出了1种发动机总装分区优化方法。以改进的2进制粒子群算法为基础

基于离散粒子群算法的航空发动机总装工艺优化方法

作者： 刘超   张茂伟   吕玉红   周建超   来源： 航空发动机 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 装配质量   总装优化   航空发动机   粒子群算法  

描述： 为了提高航空发动机总装工作的效率与质量,加强对总装工序和总装机件的管控,量化不同总装人员工作任务量,提高发动机总装的一致性和可追溯性,提出了1种发动机总装分区优化方法。以改进的2进制粒子群算法为基础

航空发动机进气道防冰阀建模与典型故障仿真

作者： 刘艺涛   刘超   黎森   陈亚新   来源： 机床与液压 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   进气道   系统建模   防冰阀   故障仿真  

描述： 介绍航空发动机进气道防冰阀的结构和原理,通过理论分析建立各部件的数学模型,并在AMESim软件中搭建防冰阀的整体模型。以某型飞机发动机为研究对象,仿真分析防冰阀中调压器的调压能力以及蝶形阀门下游的压力变化,结果表明所搭建模型满足工程要求。同时,利用所搭建的防冰阀AMESim模型,仿真分析空气污染导致节流孔堵塞的典型故障,结果表明:节流孔堵塞会导致蝶形阀门下游压力偏高,可能触发系统故障。研究结论能为航空运输企业维护飞机和民用飞机研发机构设计相关系统提供参考。

航空发动机进气道防冰阀建模与典型故障仿真

作者： 刘艺涛   刘超   黎森   陈亚新   来源： 机床与液压 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   进气道   系统建模   防冰阀   故障仿真  

描述： 介绍航空发动机进气道防冰阀的结构和原理,通过理论分析建立各部件的数学模型,并在AMESim软件中搭建防冰阀的整体模型。以某型飞机发动机为研究对象,仿真分析防冰阀中调压器的调压能力以及蝶形阀门下游的压力变化,结果表明所搭建模型满足工程要求。同时,利用所搭建的防冰阀AMESim模型,仿真分析空气污染导致节流孔堵塞的典型故障,结果表明:节流孔堵塞会导致蝶形阀门下游压力偏高,可能触发系统故障。研究结论能为航空运输企业维护飞机和民用飞机研发机构设计相关系统提供参考。

基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法

作者： 王锐光   吴际   刘超   杨海燕   来源： 软件学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 维修日志   卷积神经网络   故障诊断   随机森林  

描述： 在飞机维修与保养过程中,航空维修公司已积累了大量经验性的维修日志数据.合理利用该类维修日志,结合机器学习方法,可以辅助维修人员做出正确的故障诊断决策.首先,针对维修日志的特殊性,提出一种迭代式的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少的情况下,利用预测目标将字向量作为输入,得到更为充分的文本特征;最后,使用随机森林(randomforest,简称RF)模型,结合其他故障特征判别飞机设备的故障原因.卷积神经网络以故障原因为目标,预先对故障现象中的字向量进行训练,从而得到更能反映该领域的文本特征.与其他文本特征提取方法相比,该类方法在小样本数据上得到了更好的效果.同时,将卷积神经网络与随机森林模型应用于飞机设备的故障原因判别,并与其他文本特征提取方式和机器学习预测模型进行对比,说明了该类文本特征提取方式和故障原因判别方法的合理性和必要性.

基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法

作者： 王锐光   吴际   刘超   杨海燕   来源： 软件学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 维修日志   卷积神经网络   故障诊断   随机森林  

描述： 在飞机维修与保养过程中,航空维修公司已积累了大量经验性的维修日志数据.合理利用该类维修日志,结合机器学习方法,可以辅助维修人员做出正确的故障诊断决策.首先,针对维修日志的特殊性,提出一种迭代式的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少的情况下,利用预测目标将字向量作为输入,得到更为充分的文本特征;最后,使用随机森林(randomforest,简称RF)模型,结合其他故障特征判别飞机设备的故障原因.卷积神经网络以故障原因为目标,预先对故障现象中的字向量进行训练,从而得到更能反映该领域的文本特征.与其他文本特征提取方法相比,该类方法在小样本数据上得到了更好的效果.同时,将卷积神经网络与随机森林模型应用于飞机设备的故障原因判别,并与其他文本特征提取方式和机器学习预测模型进行对比,说明了该类文本特征提取方式和故障原因判别方法的合理性和必要性.

基于“三元制”的高职飞机电子设备维修专业课程开发研究

作者： 刘超   叶宝玉   朱芳   来源： 内江科技 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 专业课程   高职院校校企合作   民航业   执照考试   维修专业   云课堂   民用航空器   高素质技能人才   学历证书   三元制   “双元制”   人才培养模式   广州民航职业技术学院  

描述： 147学校,创建了"三元制"的培养模式,并详细分析了在"三元制"模式下飞机电子设备维修专业的课程开发中,构建课程体系、组建课程团队、制定课程目标、筛选和整合课程内容、实施课程教学过程以及课程考核方式等方面的经验。这些内容对高职相关专业的课程开发具有很大的借鉴意义。

飞行器悬挂载荷的视觉位置测量方法

作者： 严熠   杨盛毅   胡远利   刘超   来源： 机械与电子 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 悬挂载荷   目标识别   目标跟踪   位置测量  

描述： 飞行器悬挂载荷的视觉位置测量方法

空防严峻形势下加强普通高校航空警务专业警务化管理

作者： 刘超   陈昊   邱文科   来源： 民航学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 数字电路   边沿触发器   教学设计   航空通信  

描述： 随着航空事业的发展,非法干扰和劫持航空器的犯罪行为时有发生,空防形势面临严峻挑战,空防人才培养的重要性日益凸显。目前我国空防人才的培养任务主要由普通综合性高校承担,大部分普通高校把航空警务专业当作一个普通专业来对待,警务化管理的重要性没有得到足够重视。普通综合性高校航空警务专业应该更加重视警务化管理,并从以下三方面加强警务化管理:①秉承严格的入学教育制度;②促使学生学会自我管理、自主管理;③通过心理沟通疏导学生心理问题。通过加强警务化管理,帮助高校提高航空警务专业学生的综合素质和能力。

基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法

作者： 王锐光   吴际   刘超   杨海燕   来源： 软件学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 维修日志   卷积神经网络   故障诊断   随机森林  

描述： 在飞机维修与保养过程中,航空维修公司已积累了大量经验性的维修日志数据.合理利用该类维修日志,结合机器学习方法,可以辅助维修人员做出正确的故障诊断决策.首先,针对维修日志的特殊性,提出一种迭代式的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少的情况下,利用预测目标将字向量作为输入,得到更为充分的文本特征;最后,使用随机森林(randomforest,简称RF)模型,结合其他故障特征判别飞机设备的故障原因.卷积神经网络以故障原因为目标,预先对故障现象中的字向量进行训练,从而得到更能反映该领域的文本特征.与其他文本特征提取方法相比,该类方法在小样本数据上得到了更好的效果.同时,将卷积神经网络与随机森林模型应用于飞机设备的故障原因判别,并与其他文本特征提取方式和机器学习预测模型进行对比,说明了该类文本特征提取方式和故障原因判别方法的合理性和必要性.