基于内嵌物理约束神经网络模型的航空发动机数字工程模型

作者： 林志富   肖洪   王占学   张晓博   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征处理   航空发动机   数字工程模型   性能参数预估   内嵌物理约束神经网络  

描述： 相对误差和峰值相对误差均小于常规神经网络模型。在一定的模型规模下，基于架构的数字模型的峰值相对误差仅为常规神经网络模型的1/4。通过物理约束，克服了数据驱动模型对大数据的依赖，指导了神经网络层的超参数设置。

基于内嵌物理约束神经网络模型的航空发动机数字工程模型

作者： 林志富   肖洪   王占学   张晓博   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征处理   航空发动机   数字工程模型   性能参数预估   内嵌物理约束神经网络  

描述： 相对误差和峰值相对误差均小于常规神经网络模型。在一定的模型规模下，基于架构的数字模型的峰值相对误差仅为常规神经网络模型的1/4。通过物理约束，克服了数据驱动模型对大数据的依赖，指导了神经网络层的超参数设置。

面向对象的航空发动机性能软件开发

作者： 张晓博   王占学   蔡元虎   来源： 中国航空学会第七届动力年会 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文

描述： 结合用户需求和发展趋势，设计出扩展性强、灵活可靠、适用性广的发动机性能仿真系 统；基于面向对象的方法，实现了集成化航空发动机性能仿真环境，并对常规类型航空发动机进行了 性能仿真；性能仿真结果以图、表等多种方式直观表达，结果保存于数据库，增强了数据安全性，完 整性；提供友好的界面，提高系统的可操作性和人机交互性。仿真结果和实验结果相吻合，表明所建 系统准确。

不同维度缩放方法在航空发动机总体仿真中的应用

作者： 宋甫   周莉   王占学   张明阳   张晓博   来源： 推进技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 零维仿真模型   航空发动机   完全耦合方法   多维度仿真模型   迭代耦合方法  

描述： 不同维度缩放方法在航空发动机总体仿真中的应用

航空发动机数值缩放技术的研究进展

作者： 王占学   宋甫   周莉   张晓博   张明阳   来源： 推进技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   高精度   数值缩放   数值缩放方法   变精度分析   数值仿真  

描述： 航空发动机整机和部件仿真是航空发动机设计与研究的常规手段,是短周期研制先进水平航空发动机的重要环节和手段。数值缩放技术可以将基于高精度模型求解的部件特性用于整机性能分析,在有限的计算资源下提高航空发动机整机仿真精度,是实现航空发动机整机和部件高精度仿真的关键技术之一。同时数值缩放技术可以使部件设计在航空发动机整机环境中得到快速、全面的评估与分析,提高航空发动机设计的可信度,降低开发成本与周期。梳理了国内外航空发动机数值仿真技术的发展趋势,回顾了数值缩放技术的发展及在实际研究中的应用情况,分析、总结了数值缩放技术的三种实现方法及现阶段数值缩放技术应用中存在的问题,提出了我国数值缩放技术发展需重点关注的方向。

航空发动机专业流体力学基础课程思政设计

作者： 周莉   王占学   张丽芬   史经纬   张晓博   来源： 高教学刊 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   课程思政   流体力学基础  

描述： 课程思政是完善全员、全程、全方位“三全育人”的重要抓手。文章以航空发动机专业为对象，深入挖掘其在流体力学基础课程中的思政元素，对课程思政内容进行设计，在教学过程中，实施使命教育、快乐教育、学术教育和创新教育，在潜移默化中强化学生的爱国担当理想信念、责任担当意识、科学求真思维，提升学生的创新意识和能力，实现价值引领、知识传授和能力培养的统一。

面向对象的航空发动机性能仿真系统研究

作者： 张晓博   来源： 西北工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文

描述： 航空发动机性能仿真系统广泛应用于发动机的研制、使用和维护中，是航空发动机发展不可缺少的工具。本文针对目前航空发动机性能仿真软件在功能、使用性、结果处理、输入输出等方面的不足，结合用户需求和发展趋势，提出了一种扩展性强、适应性广、且灵活可靠的航空发动机性能仿真系统。

基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢   肖洪   吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： 一直以来，航空发动机涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响，有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题，针对航空发动机涡轮叶片射线图像，基于YOLOv4模型提出了一种双主干特征融合的缺陷自动检测算法（DBFF-YOLOv4）；通过设计包含所有特征映射的新型连接结构搭建缺陷检测颈部网络，建立了适用于涡轮叶片射线图像的缺陷自动检测模型；针对每个缺陷，采用9次裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法扩充样本数据，在此基础上进行了模型训练与测试。结果表明，针对完整涡轮叶片，建立的缺陷检测模型在0.5的置信度阈值下可获得96.7%的平均查准率和91.87%的平均查全率，优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度（平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升）。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。

基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢   肖洪   吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： 一直以来，航空发动机涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响，有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题，针对航空发动机涡轮叶片射线图像，基于YOLOv4模型提出了一种双主干特征融合的缺陷自动检测算法（DBFF-YOLOv4）；通过设计包含所有特征映射的新型连接结构搭建缺陷检测颈部网络，建立了适用于涡轮叶片射线图像的缺陷自动检测模型；针对每个缺陷，采用9次裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法扩充样本数据，在此基础上进行了模型训练与测试。结果表明，针对完整涡轮叶片，建立的缺陷检测模型在0.5的置信度阈值下可获得96.7%的平均查准率和91.87%的平均查全率，优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度（平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升）。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。

基于新型涡轮冷却算法的航空发动机性能计算模型

作者： 黄莺   王占学   刘增文   张建东   来源： 中国航空学会第七届动力年会 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文

描述： 随着涡扇发动机涡轮前温度的不断提高，所需要的涡轮冷却气量不断增加，现有燃气涡轮发动机 总体性能计算模型中采用的简化涡轮冷却模型所带来的计算误差不断增大，基于这一考虑，本文针对气膜 冷却和对流冷却两种常用的冷却方式，建立了新的涡轮冷却计算模型，并实现了与燃气涡轮发动机总体性 能计算模型的耦合，得到了可考虑不同冷却方式，适用于高涡轮前温度、大冷气量的燃气涡轮发动机总体 性能计算模型。并与简化涡轮冷却模型的计算数据及试验数据作比较分析，表明新型涡轮冷却算法的可行 性和能够提供更详细的涡轮部件气流参数。