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根据【关键词:工艺优化,数据驱动,数控多轴加工,刀具寿命,航空制造】搜索到相关结果 165 条
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创建航空制造企业财务共享服务中心研究
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作者:
饶国辉
来源:
中国总会计师
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空制造
财务共享服务中心
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描述:
随着第四次工业革命的到来,企业如何快速响应时代机遇,赢得竞争优势,就成为了首要任务。财务共享服务中心是近几年出现并很快在全球范围内推行,它依托信息技术,对现有的流程和系统整合优化,以降低成本,提高效率,创造价值。本文阐述了航空工业构建财务共享服务中心的必要性、具体方案以及可能面临的风险,提出航空工业须整合信息系统,优化业务流程,调整组织机构,以支撑共享模式的建立。
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创建航空制造企业财务共享服务中心研究
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作者:
饶国辉
来源:
中国总会计师
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空制造
财务共享服务中心
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描述:
随着第四次工业革命的到来,企业如何快速响应时代机遇,赢得竞争优势,就成为了首要任务。财务共享服务中心是近几年出现并很快在全球范围内推行,它依托信息技术,对现有的流程和系统整合优化,以降低成本,提高效率,创造价值。本文阐述了航空工业构建财务共享服务中心的必要性、具体方案以及可能面临的风险,提出航空工业须整合信息系统,优化业务流程,调整组织机构,以支撑共享模式的建立。
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航空发动机数据驱动法气路故障诊断研究进展
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作者:
夏存江
詹于游
来源:
科学技术与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
气路故障
数据驱动
航空发动机
故障诊断
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描述:
航空发动机气路故障在发动机故障类别中是非常重要的一环,因此为保障飞行安全需避免气路故障,并及时对气路故障进行排故和预测。而随着现代算力和算法发展,基于数据驱动的方法在气路故障诊断中也具有越来越重要
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航空发动机数据驱动法气路故障诊断研究进展
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作者:
夏存江
詹于游
来源:
科学技术与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
气路故障
数据驱动
航空发动机
故障诊断
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描述:
航空发动机气路故障在发动机故障类别中是非常重要的一环,因此为保障飞行安全需避免气路故障,并及时对气路故障进行排故和预测。而随着现代算力和算法发展,基于数据驱动的方法在气路故障诊断中也具有越来越重要
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基于GRU+DNN数据驱动的航空发动机故障诊断
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作者:
张绍懿
薛广宇
来源:
中国机械
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
数据驱动
航空发动机
故障诊断
GRU+DNN
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描述:
基于GRU+DNN数据驱动的航空发动机故障诊断
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基于GRU+DNN数据驱动的航空发动机故障诊断
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作者:
张绍懿
薛广宇
来源:
中国机械
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
数据驱动
航空发动机
故障诊断
GRU+DNN
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描述:
基于GRU+DNN数据驱动的航空发动机故障诊断
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航空发动机转子装配模拟试验系统设计
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作者:
赵兵
陈龙
来源:
实验技术与管理
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
工艺优化
模拟试验系统
转子装配
航空发动机转子
机理探究
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描述:
子装配多工序全流程的测量,揭示多工序间的内在作用关系,实现对转子连接周向刚度均匀性控制,并可进一步开展相关工艺优化设计。该系统为构建转子装配机理与数据融合模型提供数据来源,数据具有可重复性和准确性,有利于培养学生的创新意识及解决实际工程问题的能力。
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基于人工神经网络的航空铝合金激光切割工艺研究
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作者:
刘远洋
杨红艳
张增焕
来源:
航空制造技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
工艺优化
激光切割
航空铝合金
人工神经网络
预测模型
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描述:
进行学习,通过该模型探究了工艺参数同质量特性之间的影响关联并进行预测分析。结果表明,得到的各质量特性预测的平均误差都能控制在10%以内。通过该模型优化获得试验件的尺寸偏差、粗糙度和热影响区宽度的实际测量值和预测值误差分别为8.5%、6.4%和8.2%。
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航空发动机转子装配模拟试验系统设计
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作者:
赵兵
陈龙
来源:
实验技术与管理
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
工艺优化
模拟试验系统
转子装配
航空发动机转子
机理探究
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描述:
子装配多工序全流程的测量,揭示多工序间的内在作用关系,实现对转子连接周向刚度均匀性控制,并可进一步开展相关工艺优化设计。该系统为构建转子装配机理与数据融合模型提供数据来源,数据具有可重复性和准确性,有利于培养学生的创新意识及解决实际工程问题的能力。
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基于人工神经网络的航空铝合金激光切割工艺研究
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作者:
刘远洋
杨红艳
张增焕
来源:
航空制造技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
工艺优化
激光切割
航空铝合金
人工神经网络
预测模型
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描述:
进行学习,通过该模型探究了工艺参数同质量特性之间的影响关联并进行预测分析。结果表明,得到的各质量特性预测的平均误差都能控制在10%以内。通过该模型优化获得试验件的尺寸偏差、粗糙度和热影响区宽度的实际测量值和预测值误差分别为8.5%、6.4%和8.2%。