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关键词
- 飞机壁板自动钻铆系统应用研究
- 作者： 赵平 来源： 机械制造与自动化 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 定位精度 编程 误差 自动钻铆
- 描述： 自动钻铆系统可有效地提高制孔与连接质量、疲劳寿命和飞机装配的工作效率,已在波音、空客等航空制造企业大面积使用,极大地提高了飞机产品的装配质量与效率。但国内航空制造企业在自动钻铆系统的应用过程中,存在无法分析相应钻铆误差、编程效率低等问题。以某飞机机翼壁板为对象开展关键技术的应用验证,根据设备各自由度的实际状态信息与定位理论状态信息,生成数控代码进行调姿,启动测量系统对壁板气动外形进行实时测量与反馈,达到了壁板的定位精度要求。
- 未来一段时间航空售后服务市场的特征
- 作者： 赵平 来源： 航空维修与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 售后服务 客改货 发动机维修
- 描述： 当前，受奥密克戎新冠病毒的影响，全球各国仍然看不到之前所预测的后疫情时代行业完全复苏的曙光。行业企业只能继续探索未来售后服务市场的特征，在变化中寻求以不变应万变的规律，进而依靠掌握市场规则而赢得机会。在2021年10月荷兰阿姆斯特丹举行的欧洲航空展览会（MRO Europe 2021）的线上会议中，参会人员较为一致地认为，未来一段时间航空售后服务市场主要有以下四个特征。
- 欧美航空业正在减少对俄罗斯钛材供应的依赖并重建钛材供应链
- 作者： 赵平 来源： 航空维修与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 供应链 俄罗斯
- 描述： 俄罗斯是全球钛材的主要供应来源，同时俄罗斯也是欧美航空航天企业重要的钛材供应商之一。然而今年爆发的俄乌冲突不仅仅直接导致全球钛材的交易价格在短短3个月内暴涨了90%，并且欧美对于俄罗斯钛产业的制裁还深刻改变了全球钛材供应链的布局。一方面是欧美新兴的钛材供应商正在利用航空航天产业对于钛零部件的巨大需求迅速崛起，另一方面是在全球钛材供应链重组的过程中，这些新兴钛材供应商供应的航空钛零部件取证问题仍然是其面临的关键难题。
- 航空产业供应链失衡
- 作者： Michael Bruno 赵平 来源： 航空维修与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 产业供应链 FAA 成本转嫁 国防部 风扇叶片 原材料成本 商业航空
- 描述： 波音公司在经过737MAX飞机的历史性停飞之后，强推复飞，此时飞机的目录价似乎已经变得无关紧要了。行业调查显示，普遍存在的通胀预期当前可以控制，但财务压力将在几年后逐步显现。谈到大型商用飞机的新飞机目录价格，动力航空咨询公司的总经理Richard Aboulafia在最近的一次研讨会上是这么形容的——“一直以来大家可能觉得在机场买的小说中的虚构情节不靠谱，但是我认为当前可能更不靠谱的是飞机的目录价格。当下，如果你打着领带去谈判飞机价格，你只要出席就可以将目录价减半。然后，你开始谈判后，飞机制造厂很快就会自动给你报出更低的价格。”Aboulafia指出，“情况本来应该是相反的。因为根据美国联邦储备委员会（Federal Reserve Board）的经济数据，飞机制造业的个人消费支出价格指数已从2002年的100上升到了2020年的170。此外，作为成熟的全球垄断的OEM，空客和波音本应向客户收取更多的费用。”
- 增材制造技术在民用航空领域的应用
- 作者： Henry Canaday 赵平 来源： 航空维修与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 民用航空领域 增材制造技术 MRO 零部件
- 描述： 经过30多年的发展，增材制造在航空制造领域已经取得了不错的应用成果。当前，面对MRO行业的供应链困境以及企业降本增效运营压力，越来越多的MRO和OEM希望利用增材制造技术优化零部件的设计制造、改善零部件供应、提高维修效率、缩短维修周期。本文介绍了几家企业将增材制造应用于MRO领域的最佳实践，以期行业更多地关注这项技术的发展，打开思路、开拓创新。
- 基于Bi/GRU模型的航空发动机外部液压管路故障诊断研究
- 作者： 黄续芳 赵平 冯铃 张丽 来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路 故障诊断 深度学习 Bi/GRU模型
- 描述： 针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题，提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的深度学习液压管路故障诊断方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取，基于同一含噪声的液压管路振动实测数据，输入到Bi/GRU、GRU、RNN、SVM、BPNN等5种故障诊断模型中进行训练。最后，为了进一步展示Bi/GRU模型对于航空液压管路不同故障类型特征的学习能力，利用t/SNE降维算法进行液压管路特征可视化。结果表明：基于Bi/GRU航空故障诊断方法能达到99.60%的准确性，明显优于GRU等其他4种神经网络模型，Bi/GRU模型在含有噪声的液压管路数据上具备更出色的特征提取能力，可有效地提取出液压管路故障数据特征，从而实现了液压管路故障的智能化识别。