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根据【作者:
张元峰,于春风,唐婷,赵志斌,
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关键词
飞机EWIS战伤抢修能力形成及保障体系研究
作者:
于向阳
于守淼
于春风
王赛
郝世勇
唐婷
来源:
飞机设计
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
战伤抢修
保障体系
EWIS
描述:
针对飞机EWIS在现代战争中的战损问题,文中分析了国内外战伤抢修理论研究体系及发展现状,针对能力形成及保障体系构建的组织结构、业务流程、抢修队伍、技术手段及辅助决策平台等要素,进行具体阐述及有益探索,提出工作规划,对相关领域的建设有一定的技术牵引。
新型航空镜间快门的研究与光学特性分析
作者:
于春风
来源:
中国科学院大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
新型镜间快门 像移量 光学传递函数 光学畸变 曝光时间 快门效率 有限元分析
描述:
光闸,快叶片控制曝光时间。改变高速电机的转速可以调节曝光周期。该机构消除了传统中心式快门往复运动带来的冲击、振动等问题,快门效率达到8
1
%,曝光时间范围为
1
/
1
00s~
1
/
1
000s。对快门整体结构
新型航空镜间快门的研究与光学特性分析
作者:
于春风
来源:
中国科学院大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
新型镜间快门 像移量 光学传递函数 光学畸变 曝光时间 快门效率 有限元分析
描述:
光闸,快叶片控制曝光时间。改变高速电机的转速可以调节曝光周期。该机构消除了传统中心式快门往复运动带来的冲击、振动等问题,快门效率达到8
1
%,曝光时间范围为
1
/
1
00s~
1
/
1
000s。对快门整体结构
民航飞机系统设计与分析
作者:
司剑飞
张元峰
郝世勇
来源:
电子设计工程
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
文件分割
飞机地面电源
虚拟仪器
高速记录
嵌入式
描述:
为实现飞机地面电源供电特性的长时监控,研制了波形记录器。采用PC/
1
04计算机、多路并行高速数据采集卡等硬件设备和Lab VIEW测试软件搭建了嵌入式计算机测控平台。通过操作系统优化、两级数据缓冲
民航飞机系统设计与分析
作者:
司剑飞
张元峰
郝世勇
来源:
电子设计工程
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
文件分割
飞机地面电源
虚拟仪器
高速记录
嵌入式
描述:
为实现飞机地面电源供电特性的长时监控,研制了波形记录器。采用PC/
1
04计算机、多路并行高速数据采集卡等硬件设备和Lab VIEW测试软件搭建了嵌入式计算机测控平台。通过操作系统优化、两级数据缓冲
基于模糊理论的航空蓄电池故障评估研究
作者:
战祥新
张元峰
郝世勇
王安东
来源:
电器与能效管理技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空蓄电池
层次分析法
模糊理论
故障评估
故障因素
描述:
为研究评估航空蓄电池故障发生原因,采用模糊理论,通过层次分析法建立故障征兆因素集合和故障原因评估集,确定故障征兆向量,建立了一级模糊评判矩阵和二级模糊评判矩阵。利用故障因素九标度矩阵表进行矩阵的一致性检验,确立故障因素集中一级因素权重和二级因素权重。按照隶属度大小对故障原因进行依次排查,从而验证了模糊评判模型的可行性和有效性,最后得出故障原因集发生的可能性大小排序。
基于模糊理论的航空蓄电池故障评估研究
作者:
战祥新
张元峰
郝世勇
王安东
来源:
电器与能效管理技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空蓄电池
层次分析法
模糊理论
故障评估
故障因素
描述:
为研究评估航空蓄电池故障发生原因,采用模糊理论,通过层次分析法建立故障征兆因素集合和故障原因评估集,确定故障征兆向量,建立了一级模糊评判矩阵和二级模糊评判矩阵。利用故障因素九标度矩阵表进行矩阵的一致性检验,确立故障因素集中一级因素权重和二级因素权重。按照隶属度大小对故障原因进行依次排查,从而验证了模糊评判模型的可行性和有效性,最后得出故障原因集发生的可能性大小排序。
飞机供电系统课程思政的研究与实践
作者:
骆彬
唐婷
司剑飞
王赛
袁龙
来源:
第三届全国高等学校航空航天类专业教育教学研讨会论文集
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
供电
课程思政
教学设计
实施策略
飞机
描述:
飞机供电系统课程思政的研究与实践
飞机供电系统课程思政的研究与实践
作者:
骆彬
唐婷
司剑飞
王赛
袁龙
来源:
第三届全国高等学校航空航天类专业教育教学研讨会论文集
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
供电
课程思政
教学设计
实施策略
飞机
描述:
飞机供电系统课程思政的研究与实践
可解释性智能监测诊断网络构造及航空发动机整机试车与中介轴承诊断应用
作者:
王诗彬
王世傲
陈雪峰
黄海
安波涛
赵志斌
刘永泉
李应红
来源:
机械工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
航空发动机健康管理
算法展开
可解释性人工智能
异常检测
描述:
航空发动机故障预测与健康管理是提高航空发动机安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术。基于深度学习的人工智能方法在机械故障诊断领域受到广泛关注并开展了深入研究,但现有深度学习“黑箱算法”的现状仍然存在模型可解释性差、理论基础薄弱等问题。针对航空发动机健康管理与智能运维的迫切需求,提出航空发动机可解释性智能监测诊断网络,并在某型涡扇发动机整机长试试验中验证了异常检测与中介轴承故障诊断的有效性。将发动机振动信号先验信息融入稀疏表示模型,对模型的迭代求解算法进行展开得到结构具有可解释性的核心网络;针对航空发动机异常检测与智能诊断任务构造了基于对抗训练框架的可解释性异常检测子网络和基于特征提取框架的可解释性故障诊断子网络。本文提出的基于迭代算法展开的网络构造框架具备明确的理论基础,即网络设计有依据;稀疏表示模型驱动的可视化方法能够检验网络是否学到了与发动机故障相符的有意义的特征,即学习结果可信任。最后,通过某型涡扇发动机整机长试试验积累的超过500小时的试车数据,验证了本文提出的模型驱动的可解释性智能监测诊断网络在航空发动机异常检测与中介轴承故障诊断方面的有效性与可靠性。
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