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关键词
- 飞机座舱压力调节系统推油门“压耳”故障原因及解决措施研究
- 作者： 刘剑飞 王伟 来源： 河南科技 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 座舱压力 供气压力 座舱压力变化率 座舱供气流量
- 描述： 随着现代飞机技术的快速发展,对座舱压力调节系统的要求越来越高,但同时,与座舱压力调节系统有关的故障也频繁发生。本文首先介绍某飞机座舱压力调节系统出现推油门"压耳"问题的原因,继而提出解决问题的措施,最后探讨改进效果。
- 南京航空航天大学 “爱国奋斗·南航担当——校友总师思政公开课”
- 作者： 杨玲 王伟 来源： 工业和信息化教育 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空航天 教学名师
- 描述： 2018年12月,AG600水陆两栖飞机总师黄领才,C919大型客机总师吴光辉,中国航空学会理事长林左鸣,直-10、直-19总师吴希明,北斗三号卫星总师陈忠贵齐聚南京航空航天大学。
- 具有动态和输入不确定性的航空发动机自抗扰控制
- 作者： 王伟 赵哲 来源： 航空科学技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 麻雀搜索算法 加速控制 自抗扰控制 动态和输入不确定性
- 描述： 加速过程中，动态和输入不确定性会给航空发动机控制系统造成不同程度的性能冲击。为改善控制系统性能，本文利用自抗扰控制方法补偿动态和输入不确定性造成的不良影响，采用麻雀搜索算法整定自抗扰控制器参数，以某型涡扇发动机为研究对象，基于Matlab/Simulink开展仿真分析。仿真结果表明，自抗扰控制器可以较好地抑制系统中的动态和输入不确定性造成的不良影响，能够实现对高压转子转速的准确快速跟踪，无稳态误差，超调量不超过0.07%，动态调节时间为2.5s，燃油流量变化较平滑，几乎无大幅值振荡。
- 航空产品成本管控模式的探索与实践
- 作者： 舒晓君 王伟 井大明 来源： 经营与管理 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 产品成本 KPI关键指标 实施途径
- 描述： 产品质量、产品成本、交货期是决定产品市场竞争力的主要方面。其中,产品成本的高低是决定市场竞争力的关键,因而降低产品成本备受企业重视。企业必须以市场能够接受的价格进行生产,以保持自身的竞争力。
- 海岛礁测绘中的航空摄影测量技术探究
- 作者： 马啸 王伟 李楠 来源： 科技与创新 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 海岛礁 现代测绘 航空摄影测量技术 像控点
- 描述： 随着现代测绘技术的快速发展,航空摄影测量在实测原理、应用领域不断拓展。将航空摄影测量技术应用于海岛礁测绘,不仅可以有效提升测量的精确度,还可以全方位提升测量效率。
- 航空航天工程研究生培养国际联合探索与实践
- 作者： 王伟 赵良玉 林德福 张健 来源： 中国教育技术装备 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 网络授课 航空航天工程 专业硕士
- 描述： 专业硕士是研究生教育的一种形式,目的是培养高素质的应用型、复合型人才。为了不断创新专业硕士的培养模式,需要进行多方面的综合改革,尤其需要积极吸取先进的国际化培养经验,重点包括加强国际课程交流、建设国际化实验平台等措施。通过试行这些改革措施,探索航空航天工程专业硕士培养的国际化方法,为进一步培养适应创新性国家建设和国防工业发展的航空航天工程硕士的实践积累部分经验。
- 基于改进局部线性模型树的航空发动机过渡态非线性辨识
- 作者： 王伟 李建锋 刘帅 来源： 信息与控制 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 非线性系统 局部线性模型树(LOLIMOT) 系统辨识 AIC准则
- 描述： 为了解决在采用局部线性模型树(LOcal Linear MOdel Tree,LOLIMOT)辨识发动机非线性系统时,出现的辨识网络复杂和模型精度问题,提出一种将非线性自回归滑动平均模型(NARMAX)和LOLIMOT网络融合的改进神经网络结构.基于非线性自回归滑动平均模型NARMAX的思想,将原始局部子模型的线性函数替换为非线性多项式函数,并基于AIC(Akaike information criterion)显著性准则的前向选择法对非线性项按照重要性程度进行选择,将简化后的非线性函数用于构建原始LOLIMOT模型局部子模型,形成一种改进LOLIMOT网络模型.通过某航空发动机过渡态下的辨识实验表明,改进算法能够将原LOLIMOT模型复杂度降低46%左右,相对预测精度提高50%以上,验证了在对发动机模型复杂度和精度要求较高的领域,改进模型是一种更加有效的网络结构.
- 基于改进局部线性模型树的航空发动机过渡态非线性辨识
- 作者： 王伟 李建锋 刘帅 来源： 信息与控制 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 非线性系统 局部线性模型树(LOLIMOT) 系统辨识 AIC准则
- 描述： 为了解决在采用局部线性模型树(LOcal Linear MOdel Tree,LOLIMOT)辨识发动机非线性系统时,出现的辨识网络复杂和模型精度问题,提出一种将非线性自回归滑动平均模型(NARMAX)和LOLIMOT网络融合的改进神经网络结构.基于非线性自回归滑动平均模型NARMAX的思想,将原始局部子模型的线性函数替换为非线性多项式函数,并基于AIC(Akaike information criterion)显著性准则的前向选择法对非线性项按照重要性程度进行选择,将简化后的非线性函数用于构建原始LOLIMOT模型局部子模型,形成一种改进LOLIMOT网络模型.通过某航空发动机过渡态下的辨识实验表明,改进算法能够将原LOLIMOT模型复杂度降低46%左右,相对预测精度提高50%以上,验证了在对发动机模型复杂度和精度要求较高的领域,改进模型是一种更加有效的网络结构.