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根据【关键词:
叶冠间隙,航空发动机,锯齿冠,扩展规律,监控措施
】搜索到相关结果
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某型号
航空发动机
风扇机匣优化设计
作者:
国强
刘公博
戚光鑫
赵一鉴
邵珠蕾
雷鹏
来源:
沈阳航空航天大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
风扇机匣
航空发动机
加强筋
减重
拓扑优化
描述:
为了研究
航空发动机
风扇机匣加强筋的分布规律,使其在满足机匣包容要求的情况下获取最大的机匣刚度,同时在不降低机匣刚度的情况下实现机匣减重,以某型号
航空发动机
风扇机匣为例,基于OptiStrcut软件
航空发动机
叶片疲劳失效位置分析系统开发及应用
作者:
王小庆
张辉
刘升旺
王祯鑫
来源:
新技术新工艺
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
分析系统
开发及应用
叶片
疲劳
描述:
高周疲劳失效是
航空发动机
叶片的主要失效模式之一,合理预测失效位置可以指导试验实施和设计优化,提高叶片的抗高周疲劳能力。基于WeakLink分析理念结合等寿命曲线,并考虑复合材料的各向异性力学特点
航空发动机
外形点云的特征分割方法
作者:
闫杰琼
周来水
胡少乾
文思扬
来源:
光学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器视觉
外形点云
深度学习
特征分割
描述:
目前我国存在较多外购发动机的情况,外购发动机存在只有实物及安装尺寸等信息,而没有三维数字化模型的问题,这给飞机与发动机的装配协调设计带来较大困难,因此飞机设计部门对快速重构
航空发动机
的外形几何模型
基于灰色理论的
航空发动机
磨损趋势预测
作者:
王琳
郁大照
于向财
唐岩辉
来源:
系统仿真技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
1)模型
磨损
光谱分析
灰色GM(1
描述:
,建立了区间灰色模型,进行了误差计算,并对某型
航空发动机
滑油中5种元素的浓度监控值进行了预测分析。结果表明,运用灰色GM(
1,1
)模型方法预测某型
航空发动机
磨损趋势,达到了较高的准确率,且预测结果保持良好的一致性。
“
航空发动机
总体设计”实践教学改革探索研究
作者:
薛瑞
初哲
杨亚晶
来源:
装备制造技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
工程理念
教学改革
概念设计
总体性能
描述:
目前,我国正在实施创新驱动发展、“中国制造2025”“互联网+”“网络强国”和“一带一路”等重大战略,迫切需要培养大批新兴工程科技人才。为积极响应我国
航空发动机
研制战略需求和教育部“卓越工程师
航空发动机
高压转子“可容模态”设计及实验验证
作者:
赵璐
廖明夫
薛永广
刘巧英
李岩
葛新瑞
来源:
推进技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
“可容模态”设计
高压转子
转子动力学
实验验证
描述:
为降低
航空发动机
高压转子的振动,提高高压转子对复杂工况的可容度,本文建立带双阻尼器的高压转子动力学模型,开展模态分析和响应分析,研究高压转子关键结构参数对"可容模态"的影响规律。构造了可容度评价函数
基于自适应模拟退火算法的航空电磁阀优化研究
作者:
李杰
牛惠萌
赵世明
闫柯朴
李越
来源:
推进技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
数学模型
航空发动机
电磁阀
参数优化
自适应模拟退火算法
描述:
电磁阀是组成
航空发动机
数字电子控制系统的重要部件,其响应的快速性是制约
航空发动机
数字电子控制系统性能的重要因素。根据某型航空电磁阀的设计原理构建了一种电磁阀数学模型,并使用设计参数及实际的试验、试车
基于多传感器融合卷积神经网络的
航空发动机
轴承故障诊断
作者:
杨洁
万安平
王景霖
单添敏
缪徐
李客
左强
来源:
中国电机工程学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机
轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,
1
D-CNN)对实验获取的某
航空发动机
的轴承故障振动
民用
航空发动机
ETOPS型号设计和符合性验证方法研究
作者:
李昊燃
雷延生
龚昊伟
来源:
航空工程进展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
早期ETOPS型号资格
延程运行
适航
ETOPS型号设计
描述:
航空发动机
延程运行(ETOPS)资格是飞机延程运行的基础,为了给国内
航空发动机
ETOPS型号设计及适航符合性验证提供指导,研究ETOPS适航规章形成的历程及
航空发动机
早期ETOPS资格的设计和试验
基于KPCA-BLSTM的
航空发动机
多信息融合剩余寿命预测
作者:
胡启国
白熊
杜春超
来源:
航空工程进展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
剩余寿命
多信息融合
核主成分分析
双向长短时记忆
描述:
复杂
航空发动机
在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题,为此提出基于核主成分分析(KPCA)和双向长短时记忆(BLSTM)神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA对多维退化
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