增强现实技术最新研究进展及航空航天领域应用

作者： 刘远   孟少华   陈畅宇   樊启帆   来源： 计算机与数字工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 增强现实   航空航天   智能制造   应用进展  

描述： 增强现实（Augmented Reality,AR）非常适合航空航天领域复杂度高、多变性强的生产制造模式，该技术大幅缩短了数字世界和现场实际世界之间的认知距离，有望在工业领域获得广泛应用。论文

某航空发动机机载HUMS振动测量幅值偏大问题的研究

作者： 彭凯   高梁   来源： 自动化应用 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   振动   测量   固有频率  

描述： 本文针对某型航空发动机机载HUMS系统测量振动幅值偏大问题，深入分析了发动机振动数据，并利用专用仪器设备振动测量发动机，逐一排查与分析可能原因。结合对比验证情况，分析得出：HUMS系统测振支架固有频率与发动机动力涡轮转子二倍频频率接近；HUMS系统设置振动总量频率范围不合理。

基于航空摄影测量外业调绘作业的分析

作者： 刘朕   来源： 中国高新科技 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 调绘作业   测量   航空摄影  

描述： 航空摄影测量作业是一项重要的工作,在空中进行飞行作业,对其数据精度要求较高。因此需要对航测影像中包含有大量信息进行有效准确的提取。航测影像的获取是通过摄影测量作业完成后,利用激光三角三维坐标系统进行

增强现实技术在飞机维修行业的应用现状探究

作者： 张永刚   来源： 科技资讯 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 增强现实   飞机维修   智能动作识别   维修可靠性  

描述： 增强现实技术在飞机维修行业的应用现状探究

型架与模板:飞机装配的两大“功臣”

作者： 黄建国   来源： 大飞机 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机装配   机翼前缘  

描述： 在人们喜迎一架架崭新的飞机推出厂房之前,最繁忙最紧张的莫过于飞机的总装。看那一副副硕大的机翼、平翼、垂尾、起落架等大部件有条不紊地与机身对接,宛如拼图或搭积木一般,丝丝入扣,既精准又快速,令人惊叹!可是,你是否知道这是如何做到的?型架,大显身手在宽敞明亮的总装厂房内,机身周围常有一些醒目的黄色或蓝色构架。这些构架通常由钢管、型材焊接而成,其中还有若干形状各异的定位件及夹紧件,这便是安裝型架。凭借型架及定位件的精准定

基于YOLOv5的航空发动机部件识别

作者： 敖良忠   朱俊名   王欣   来源： 信息技术与信息化 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   YOLOv5s   增强现实   数据增强   实时识别  

描述： 航空发动机部件数据集，经过YOLOv5s模型训练，获得满意的识别效果。实验结果表明，在真实发动机上进行测试，能够有效地识别13种类别的部件，其平均精准率为90.23%，平均检测速度达到76 FPS，能够在使用增强现实设备时达到实时识别航空发动机部件的要求。

航空发动机电缆绝缘检测技术研究

作者： 张霄   来源： 机械工程师 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 方案   绝缘   测量   故障   电缆  

描述： 提出了用于发动机电缆绝缘检测的方法及检测装置的设计、制作方案。根据电缆的结构和原理,将错综复杂的触点进行细致地分类、组合及优化处理,应用效果显著。

基于Vuforia的增强现实方法及航线维护应用研究

作者： 史永胜   崔义辉   吕杰   来源： 飞机设计 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 3D   Vuforia   航线维护   Unity   增强现实  

描述： 基于Vuforia的增强现实方法及航线维护应用研究

航空公司从业人员安全诚信调查及差异性分析

作者： 李丽   高翠翠   来源： 南京航空航天大学学报(社会科学版) 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 安全诚信   测量   航空公司从业人员   量表   差异  

描述： :工龄低于1年的民航从业人员的安全诚信总分显著低于工龄5-10年的;中级技术职称人员的安全诚信总分显著高于初级和高级,初级技术职称人员的5个测量维度均显著低于中级或高级,高级技术职称人员的安全诚信意志显著

航空发动机叶片装配执行过程智能检测及AR引导

作者： 张杰   王淑侠   何卫平   李江红   吴世鑫   魏兵钊   王满贤   来源： 计算机集成制造系统 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 后处理   增强现实   光学字符识别   装配执行过程   航空发动机叶片  

描述： 为了提高航空发动机叶片装配执行过程的作业智能化程度，提出一种航空发动机叶片装配执行过程智能检测及AR引导方法，该方法包括叶片编码识别、物料AR出入库和齐套摆放过程状态检测三个环节。针对航空发动机叶片物料缺乏自动化识别和智能化纠错的问题，搭建基于编码识别的叶片物料管理架构，提出基于图像处理的叶片编码图像前处理增强操作，并利用贝叶斯纠错对识别结果进行正误判断和纠错校正的后处理操作，提高了叶片编码识别准确率；在物料人工出入库环节，利用AR增强可视化信息辅助用户快速执行作业任务，降低了叶片物料选取作业的时间；针对叶片物料齐套准备过程，构建了基于检测比对的防错纠错系统，避免发生人为错误。本文提出的叶片装配执行过程智能检测及AR增强辅助引导方法可以有效减少人力物力和时间消耗，在推动航空发动机迈向智能化和自动化生产上起到技术支撑作用。