基于距离相关分析的航空维修差错影响因素分析

作者： 闫妍   贾晓亮   来源： 航空计算技术 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 距离相关分析　　航空维修　　差错　　关联分析  

描述： 针对一般航空维修差错因素分析中只将相关因素各自独立分析,并将其影响程度进行排序分析方法的局限性,对航空维修差错因素的分类和综合分析,建立基于距离相关分析的航空维修差错影响因素综合分析模型,并通过实例数据分析计算得出航空维修差错相关系数,该相关系数可应用于航空维修差错影响因素的综合关联分析,将航空维修差错因素间的相关性以相关系数定量表示,弥补了传统方法单一性的缺陷。

不确定条件下航空发动机大修周期预测方法

作者： 陈振   贾晓亮   来源： 计算机集成制造系统 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   大修周期   预测   不确定条件  

描述： 针对航空发动机零部件损坏形式、损坏程度以及维修差错等不确定性因素导致大修周期难以准确预测的问题,提出一种融合计划评审技术和蒙特卡洛仿真进行航空发动机大修周期预测的方法。对航空发动机大修周期不确定性进行描述,分析了航空发动机大修工艺流程模型,基于大修工序逻辑关系建立了大修工序时间的概率分布,并提出综合大修周期概率分布、关键线路分布及工序关键度的大修周期预测求解方法。将所提方法应用到某航空发动机的大修周期分析中,为航空发动机大修进度控制和优化提供了重要依据,验证了所提方法的有效性。

飞机大修工艺流程研究现状与展望

作者： 陈振   贾晓亮   任寿伟   来源： 航空精密制造技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 工艺流程   大修   飞机  

描述： 飞机大修是保证飞机安全性和可靠性的重要环节和有效手段。本文在论述飞机大修工艺流程内涵及特点的基础上,对飞机大修工艺流程、大修分解装配序列规划、大修工艺建模与仿真、大修工艺流程信息管理等方面的相关研究进行了总结和论述,并结合技术的发展给出了飞机大修工艺流程技术和研究的发展方向。

飞机大修工艺流程研究现状与展望

作者： 陈振   贾晓亮   任寿伟   来源： 航空精密制造技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 工艺流程   大修   飞机  

描述： 飞机大修工艺流程研究现状与展望

飞机装配生产线资源追踪及可视化研究

作者： 马腾   贾晓亮   孙冰洋   来源： 航空制造技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 现场资源可视化   飞机装配生产线   现场资源追踪   信息物理融合系统(CPS)  

描述： 传统飞机装配资源管理在装配现场缺乏先进的装配资源追踪手段,各类装配资源的现场信息获取和管理主要依靠手工方式,难以实时获取资源的位置、数量等信息,容易导致获取的装配现场资源信息不准确、易出错、可视化程度低等问题。提出一种面向CPS基于3D模型的飞机装配生产线资源追踪及可视化方法。建立了包括时空数据和3D模型数据的飞机装配资源追踪及可视化数据模型;通过对飞机装配现场及资源的三维建模作为可视化的基础,结合CPS技术建立了飞机装配生产线资源追踪的系统框架;并在某型飞机中机身部件装配生产线进行了应用验证,验证了该方法的可行性与有效性。

飞机装配生产线资源追踪及可视化研究

作者： 马腾   贾晓亮   孙冰洋   来源： 航空制造技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 现场资源可视化   飞机装配生产线   现场资源追踪   信息物理融合系统(CPS)  

描述： 传统飞机装配资源管理在装配现场缺乏先进的装配资源追踪手段,各类装配资源的现场信息获取和管理主要依靠手工方式,难以实时获取资源的位置、数量等信息,容易导致获取的装配现场资源信息不准确、易出错、可视化程度低等问题。提出一种面向CPS基于3D模型的飞机装配生产线资源追踪及可视化方法。建立了包括时空数据和3D模型数据的飞机装配资源追踪及可视化数据模型;通过对飞机装配现场及资源的三维建模作为可视化的基础,结合CPS技术建立了飞机装配生产线资源追踪的系统框架;并在某型飞机中机身部件装配生产线进行了应用验证,验证了该方法的可行性与有效性。

基于PCA-BP的航空发动机大修周期预测方法

作者： 符式峰   贾晓亮   安磊   常笑   来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析   航空发动机   大修周期   BP神经网络  

描述： 航空发动机大修具有影响因素多、因素之间耦合关系复杂等特点，针对数据驱动的航空发动机大修周期预测，提出基于主成分分析和反向传播神经网络(PCA-BP)的航空发动机大修周期预测方法。在分析影响航空发动机大修周期主要因素的基础上，采用PCA方法得到影响航空发动机大修周期的主成分因素，并将其作为BP神经网络的输入。基于某型航空发动机大修数据对PCA-BP模型进行训练和测试，并与BP神经网络模型进行比较，结果表明PCA-BP模型预测精度更高，验证了方法的有效性。