航空文献资源库

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航空维修保障支持信息系统: 作者： 张晓丰 陈继成 田舢 李世良 来源： 信息系统工程 年份： 2022 文献类型： 期刊 关键词： B/S架构构型管理航空维修保障支持全过程管理; 描述： 适应航空维修管理发展的需要，设计开发了航空维修保障支持信息系统。系统采用B/S架构，应用了构型管理、维修资源全面管理、维修全过程管理等理念，具备维修信息管理、维修辅助决策、维修作业支持、工具设备管理、修理厂精细化管理及基础信息管理等子系统，具有业务涵盖范围广、飞机发动机状态掌控精准、信息呈现个性化、通用性扩展性好等特点，在构建管理总线、落实管理思想、消除管理盲点等方面发挥了重要作用，提高了维修保障工作效能。

考虑误差不确定的航空制导弹药使用消耗预测方法: 作者： 刘显光 张晓丰 苗青林高杨军秦丕胜 来源： 空军工程大学学报 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 航空制导弹药消耗预测最高密度域误差不确定性核密度估计; 描述： 针对航空制导弹药的使用消耗预测问题,分别建立了航空制导弹药使用消耗点预测和区间预测模型。根据航空制导弹药使用消耗数据小样本、非线性和随机性强等特点,采用支持向量回归模型来对航空制导弹药使用消耗数据进行点预测,并通过粒子群优化算法寻找最优参数;结合点预测误差数据,通过核密度估计法开展误差不确定性分析,确定误差概率密度曲线,并在核密度估计的基础上采用最高密度域确定给定置信度下的最佳置信区间。结果表明,该方法对于航空制导弹药使用消耗数据而言能提供更为精确的预测结果和不确定性置信区间,为航空制导弹药的后续使用安排提供参考依据。

双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法: 作者： 苗青林 张晓丰 高杨军刘显光秦丕胜 来源： 空军工程大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机深度卷积神经网络最大相关系数双通道剩余使用寿命; 描述： 提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法，用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上，应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪；通过数据切片，将数据片标签设置为最后一个循环的剩余使用寿命，实现数据重构；引入分段和线性剩余使用寿命衰减模型，并给出了寿命衰减起始点判断方法；将寿命衰减前、寿命衰减中2种特征作为双通道网络模型的输入。在NASA涡轮风扇发动机仿真数据集（C-MAPSS）上测试结果显示，在测试数据范围较大时，该方法相关指标明显优于其他方法，在航空发动机剩余寿命预测上具有显著优势。

基于多尺度融合预测模型的航空发动机剩余寿命预测: 作者： 刘纳川郭建胜 张晓丰 余稼洋解涛 来源： 兵器装备工程学报 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 静态协变量编码器分位数剩余寿命 LSTM神经网络多头注意力机制门控残差机制; 描述： 针对大多数基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法未细分其退化过程与复杂输入数据之间的关系，无法准确识别和提取关键特征的问题。提出一种基于多尺度融合预测模型(MSF)的航空发动机剩余寿命预测方法。该方法利用静态协变量编码网络(SCCN)和变量选择网络(VSN)针对输入数据类型进行特征选择，将SCCN生成的静态协变量连接到模型的不同位置，以提升模型捕捉不同尺度时间特征的能力，并融入门控残差机制构建模型基本框架，既能提高模型的适应性也能保证信息在网络中传递的效率，采用分位数误差作为损失函数实现了多尺度的预测，有效的提高了预测的准确性。在CMAPSS涡扇发动机数据集上进行实验分析，FD002、FD004测试集的预测精度分别达到91.9%和92.4%,通过与其他深度学习方法进行对比，RMSE最优值分别提高15.54%和16.91%,Score最优值分别提高83.21%和78.78%。

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