按文献类别分组
按栏目分组
关键词
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
面向知识工程的飞机装配故障管理平台设计与实现
作者: 蔡瑶琦   陈雷   陈振   来源: 航空制造技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 安装调试   故障管理   飞机装配   系统框架   信息化  
描述: 针对飞机装配系统复杂,系统安装和通电调试过程中出现的故障问题多样及质量控制难度大等问题,提出了一种面向知识工程的飞机装配故障管理平台。分析了飞机装配阶段故障特点并对其进行分类,搭建了故障管理平台框架,采用结构化和模块化方法实现了系统的开发。应用结果表明,平台实现了飞机装配现场故障的记录、处理和统计分析,将故障内容和调试方法形成知识,通过故障统计分析,提升了飞机装配调试的工作效率,进而提高了产品装配质量。
面向知识工程的飞机装配故障管理平台设计与实现
作者: 蔡瑶琦   陈雷   陈振   来源: 航空制造技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 安装调试   故障管理   飞机装配   系统框架   信息化  
描述: 针对飞机装配系统复杂,系统安装和通电调试过程中出现的故障问题多样及质量控制难度大等问题,提出了一种面向知识工程的飞机装配故障管理平台。分析了飞机装配阶段故障特点并对其进行分类,搭建了故障管理平台框架,采用结构化和模块化方法实现了系统的开发。应用结果表明,平台实现了飞机装配现场故障的记录、处理和统计分析,将故障内容和调试方法形成知识,通过故障统计分析,提升了飞机装配调试的工作效率,进而提高了产品装配质量。
基于数字孪生的飞机装配车间生产管控模式探索
作者: 陈振   丁晓   唐健钧   刘玉松   来源: 航空制造技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 数字孪生   装配车间   智能制造   生产管控   飞机  
描述: 飞机装配车间中实现制造的物理世界和信息世界的互联互通成为飞机装配智能化的发展趋势,数字孪生是实现物理世界与信息世界交互与融合的有效技术手段。分析了车间发展历程并阐述了目前飞机装配车间的特点及问题,在此基础上,提出了涵盖物理装配车间、虚拟装配车间、车间孪生数据及装配车间服务系统的飞机数字孪生装配车间架构,并对物理装配车间数据的实时感知与采集、虚拟装配车间建模与仿真运行技术、数字孪生与数据驱动的装配车间生产管控等飞机数字孪生装配车间关键技术进行了研究,为航空工业领域的智能制造提供参考。
航空母舰舰载机弹药保障作业调度优化算法
作者: 张少辉   刘舜   李亚飞   金钊   靳远远   王少参   赵建波   徐明亮   来源: 航空学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 柔性车间调度   调度优化   弹药保障作业   舰载机   仿真验证  
描述: 针对航空母舰舰载机弹药保障作业高动态、多阶段特性,将柔性流水车间调度方法和群体智能优化理论相结合,提出一种面向舰载机弹药保障作业的调度优化算法。首先提出将复杂的弹药保障作业调度问题抽象规约为一类考虑工件交货期的柔性流水车间调度问题,引入启发式规则,构建兼顾高效性和可靠性实战要求的弹药保障作业调度数学模型ATSCA。其次,结合弹药保障作业问题特征,设计提出一种基于双层整数编码的贪婪局部搜索遗传算法(Greedy Local Search Genetic Algorithm with Dual-level Coding,GLSGA-DC),改进操作算子和局部搜索算法设计,以最小化弹药保障完成时间为目标对保障模型进行求解。多组仿真结果表明,相比同类算法,GLSGA-DC算法在Benchmark基准算例和实际弹药转运实例实验中均取得优秀的效果,在求解均值AVG、相对偏差RD等指标方面均明显占优,验证了ATSCA模型和求解算法在实际弹药保障任务中的有效性和鲁棒性。
< 1
Rss订阅