航空发动机大展弦比叶片布局优化算法研究

作者： 夏存江     余航     敖良忠     吴赣川     谯崇秋   来源： 航空动力学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 大展弦比转子叶片   启发式算法   多目标优化   局部搜索机制   叶片布局  

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航空发动机大展弦比叶片布局优化算法研究

作者： 夏存江     余航     敖良忠     吴赣川     谯崇秋   来源： 航空动力学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 大展弦比转子叶片   启发式算法   多目标优化   局部搜索机制   叶片布局  

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波音737MAX飞机ACMS报文解析

作者： 夏存江     余航   来源： 航空维修与工程 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障监控   ACMS   报文  

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基于模糊信息融合的航空发动机状态聚类分析

作者： 敖良忠   赵伟   夏存江   来源： 西安航空学院学报 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 信息融合　　模糊聚类　　传递闭包　　发动机状态  

描述： 将模糊信息融合中模糊聚类分析的方法应用于航空发动机。通过对其性能参数的预处理以及构造模糊相似矩阵,利用传递闭包法得到等价关系矩阵,并对聚类结果进行分析,用实例验证了所用方法的可行性,为发动机状态监控人员更好地识别发动机的运行状态和故障现象提供了一种有效的方法和途径。

基于无人机视觉的飞机蒙皮损伤智能检测系统

作者： 敖良忠     李清蔓   来源： 现代信息科技 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机蒙皮   损伤检测   深度学习   无人机  

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基于无人机视觉的飞机蒙皮损伤智能检测系统

作者： 敖良忠     李清蔓   来源： 现代信息科技 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机蒙皮   损伤检测   深度学习   无人机  

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基于改进的SENet航空发动机振动预测

作者： 夏存江   詹于游   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   注意力机制   卷积神经网络   多参数融合   振动预测  

描述： 为实时监测和预警航空发动机振动状态，基于气路及振动参数，提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型，对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比以往采用的实验室模拟数据和仿真数据，使用了真实的QAR(quick access recorder)数据并进行随机采样，以求更能表征发动机振动和工作参数之间的关系。同时，不仅使用其他振动信号进行验证，还在其他型号的发动机上进行测试。结果表明：针对航空发动机的振动进行预测是可行的，SENet模型可以有效并实时追踪振动的突变和波动。此外，该方法对于其他振动信号和不同类型的发动机具有一定的适用性。而且相较于以往采用的其他经典的深度模型，SENet模型在振动的预测中能得到更小的误差。实验证明，相较于以往只使用振动这个单参数进行预测，并行使用与振动相关的多参数融合进行研究更能提高预测的准确性。

航空发动机数据驱动法气路故障诊断研究进展

作者： 夏存江   詹于游   来源： 科学技术与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 气路故障   数据驱动   航空发动机   故障诊断  

描述： 航空发动机气路故障在发动机故障类别中是非常重要的一环，因此为保障飞行安全需避免气路故障，并及时对气路故障进行排故和预测。而随着现代算力和算法发展，基于数据驱动的方法在气路故障诊断中也具有越来越重要的影响力。较为详细地叙述了目前中国基于数据驱动方法航空发动机气路故障诊断的现状，讨论了各种方法的优缺点，指出了利用数据驱动方法的难点和关键环节，并对未来相关的研究趋势和发展趋势做出了展望。

航空发动机起动机送修决策方法

作者： 夏存江   韩笃铭   来源： 航空发动机 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   维修成本   空气涡轮起动机   可靠性   送修决策   维修间隔   软时限  

描述： 针对飞机维修手册中对空气涡轮起动机送修决策描述的不足，提出一种起动机送修及维护的定量决策方法。该方法依据某型发动机起动机的可靠性数据建立有效的可靠性统计模型，并以此为基础引入可靠度1阶导数概念制定

基于YOLOv5的航空发动机部件识别

作者： 敖良忠   朱俊名   王欣   来源： 信息技术与信息化 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   YOLOv5s   增强现实   数据增强   实时识别  

描述： 为了实现快速且高精度的识别航空发动机部件，设计了一种采用YOLOv5算法的航空发动机部件识别方法。使用相机拍摄获取真实航空发动机上的部件原始图片，并使用LabelImg标注工具和数据增强方法自建航空发动机部件数据集，经过YOLOv5s模型训练，获得满意的识别效果。实验结果表明，在真实发动机上进行测试，能够有效地识别13种类别的部件，其平均精准率为90.23%，平均检测速度达到76 FPS，能够在使用增强现实设备时达到实时识别航空发动机部件的要求。