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根据【作者:赵新新,曾锐,林琳,】搜索到相关结果 5 条
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双发通用飞机复合材料结构设计与验证
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作者:
熊俊
赵新新
李洪淼
吴波
来源:
高科技纤维与应用
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
复合材料
结构设计
仿真分析
试验验证
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描述:
介绍了某种双发通用飞机复合材料结构设计方案与工艺实施路径,同时对飞机载荷计算、复合材料结构仿真分析与地面试验验证方法流程进行了论述,研究结论表明采用真空袋压法常温固化成型工艺的碳纤维泡沫夹芯复合材料可应用于小型通用飞机主承力结构设计,该设计思路可用于CCAR23部小型通用飞机复合材料结构设计与符合性验证的参照。
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航空安全,容不得一丝侥幸和放纵
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作者:
本报评论员
林琳
来源:
工人日报
年份:
2019
文献类型 :
报纸
关键词:
飞行状态
一丝
下午
圈内人士
机组人员
拍摄环境
航空事故
无关人员
航空安全
驾驶舱
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描述:
本报讯 记者肖敏报道:11月8日,民航局党组书记、局长冯正霖在主持纪念两航起义70周年座谈会时强调,党和国家对两航起义人员的关心关怀,是对民航极大的鼓舞和鞭策。全行业要在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下,不忘初心、牢记使命,弘扬两航起义宝贵精神,奋力推进民
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全文:本报讯 记者肖敏报道:11月8日,民航局党组书记、局长冯正霖在主持纪念两航起义70周年座谈会时强调,党和国家对两航起义人员的关心关怀,是对民航极大的鼓舞和鞭策。全行业要在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下,不忘初心、牢记使命,弘扬两航起义宝贵精神,奋力推进民
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民航发动机性能诊断方法
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作者:
谭治学
钟诗胜
林琳
来源:
哈尔滨工业大学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
无迹卡尔曼滤波
性能诊断
发动机部件
发动机稳态建模
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描述:
为利用民航发动机工作状态参数对其部件衰退情况进行在线诊断,提出一种发动机稳态建模和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman flter,UKF)相结合的部件性能衰退诊断方法.用多元非线性函数分别表达各个部件的通用特性曲线,采用机器学习方法对实测发动机工作状态参数进行学习以确定各函数系数,进而获得发动机稳态工作模型;在对各部件的性能衰退特点及影响性分析的基础上,定义出具有代表性的部件性能衰退因子;对无迹卡尔曼滤波器进行改造,采用所获得的发动机稳态工作模型和工况参数替换传统的滤波观测方程,并以新提出的滑动窗口采样策略克服低可观测性问题;对发动机实测运行数据进行滤波,得出各部件的性能衰退因子变化趋势.经发动机实际运营监控数据验证,该方法能够在航段数据返回数据中心后快速诊断出发动机各部件性能状态,诊断结果与发动机部件损伤目视检查信息吻合良好.该方法能够有效克服发动机性能诊断过程中的非线性强、观测性低、数据噪声显著的问题,具有较高的实用价值.
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民航发动机性能诊断方法
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作者:
谭治学
钟诗胜
林琳
来源:
哈尔滨工业大学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
无迹卡尔曼滤波
性能诊断
发动机部件
发动机稳态建模
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描述:
为利用民航发动机工作状态参数对其部件衰退情况进行在线诊断,提出一种发动机稳态建模和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman flter,UKF)相结合的部件性能衰退诊断方法.用多元非线性函数分别表达各个部件的通用特性曲线,采用机器学习方法对实测发动机工作状态参数进行学习以确定各函数系数,进而获得发动机稳态工作模型;在对各部件的性能衰退特点及影响性分析的基础上,定义出具有代表性的部件性能衰退因子;对无迹卡尔曼滤波器进行改造,采用所获得的发动机稳态工作模型和工况参数替换传统的滤波观测方程,并以新提出的滑动窗口采样策略克服低可观测性问题;对发动机实测运行数据进行滤波,得出各部件的性能衰退因子变化趋势.经发动机实际运营监控数据验证,该方法能够在航段数据返回数据中心后快速诊断出发动机各部件性能状态,诊断结果与发动机部件损伤目视检查信息吻合良好.该方法能够有效克服发动机性能诊断过程中的非线性强、观测性低、数据噪声显著的问题,具有较高的实用价值.
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多源数据融合的民航发动机修后性能预测
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作者:
谭治学
钟诗胜
林琳
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
航空发动机
多源数据融合
发动机维修决策
修后性能预测
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描述:
针对民航发动机修后排气温度裕度预测过程中的多源异构数据融合问题,提出了卷积自编码器与极端梯度提升模型结合的方法。利用所提出的条件熵增长因子规整发动机修前多元传感器参数序列中的参数排序,采用卷积自编码器提取规整后的参数序列和维修工作范围的数据特征,并将其与发动机使用时间信息组成合成特征以训练极端梯度提升模型,从而预测发动机修后性能并评估各影响因素的重要程度。经发动机机队维修案例验证,所提方法预测精度高于单维参数序列预测方法,对发动机修后排气温度的平均相对预测误差不高于8. 3%。