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商用飞机撞击钢筋混凝土结构安全壳筒的最不利部位数值分析
作者: 朱秀云   潘蓉   朱京圣   来源: 工业建筑 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 钢筋混凝土结构安全壳   荷载时程分析法   飞机撞击   最不利部位筛选分析  
描述: 的最不利部位进行筛选分析,并对最不利撞击部位受到撞击情况下的冲击响应予以分析。计算结果表明,对于此安全壳结构,距离地面35 m处是其最不利撞击部位,并且即使在筒最不利撞击部位受到冲击作用下,像波音707-320型号的商用飞机对该安全壳的整体稳定影响是较小的。
一种新式航空加油站加油车地轮架的研发
作者: 陈思远   胡伟科   来源: 今日制造与升级 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 疲劳破坏   强度理论   金属疲劳   交变应力   实用新型  
描述: 针对上海虹桥航空加油站低高度管线加油车地轮架频繁出现无法收放的故障的问题,分析目前使用的两种地轮架设计原理及故障原因,设计一种新型地轮架,阐述其设计原理和制造工艺,分析可行性、经济性以及推广价值。通过对比试验,证明该新型地轮架具有结构坚固、经久耐用、维护方便等特点。
“蓝天头雁”奋飞新时代——记“时代楷模”、空军航空兵某旅旅长郝
作者: 迟玉光   张浩   来源: 党建 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 空中加油   指挥员   空军航空兵  
描述: 2017年12月的一天,空军战机编队飞越对马海峡进行远洋训练,检验远洋实战能力。在海上国际空域,编队飞行员果断应对外国军机干扰,确保了既定训练目的的达成。消息一经媒体报道,迅速引起国内外舆论高度关注。带领这支空中战队的指挥员正是"时代楷模""、全军爱军精武标兵"、空军航空兵某旅旅长、共产党员郝文。
基于无人机的飞机机身快速检测系统
作者: 魏永超   赵伟   来源: 电子技术应用 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 飞机机身   无人机   数据处理   三维扫描  
描述: 为了解决飞机机身快速检测问题,提高检测的效率和准确度,设计了一种利用无人机搭载检测设备对飞机机身进行检测的飞机机身结构快速检测系统。利用多旋翼无人机的优点,系统硬件采用了多层次、模块化的开放式
基于无人机的飞机机身快速检测系统
作者: 魏永超   赵伟   来源: 电子技术应用 年份: 2017 文献类型 : 期刊
描述: 基于无人机的飞机机身快速检测系统
民用飞机机身蒙皮阻尼减振降噪效果分析
作者: 杨云昭   黄光胜   陈晨   来源: 装备制造技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 阻尼   粘弹性   减振降噪   模态损耗因子  
描述: 粘弹性阻尼材料广泛用于大型客机的客舱减振降噪。以一块机身蒙皮壁板为例,研究了采用自由阻尼层结构的减振效果。数值仿真结果表明,在金属壁板表面附加阻尼结构后,结构的固有频率降低,模态损耗因子增大;但是附加额外的阻尼层,会有额外的增重。
飞机机身壁板件装配偏差分析建模
作者: 张荣宁   王志国   谭昌柏   来源: 机械制造与自动化 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 确定性定位   偏差建模   飞机机身壁板件   影响系数法  
描述: 飞机机身主要由多块壁板件构成,其装配质量直接影响飞机整体性能。装配偏差模型是保证装配质量的理论工具,但对壁板件装配偏差建模的研究还不够完善。针对某型飞机壁板件串并联装配的工艺特点,考虑零件制造偏差和夹具定位偏差,利用确定性分析法分析零件刚性定位偏差,结合影响系数法及超元刚度理论进行柔性偏差分析,建立单工位下飞机壁板件串并联装配偏差模型,并分别进行偏差模型计算和装配变形仿真,通过两者结果对比验证了本偏差模型的有效性。
基于无人机的飞机机身快速检测系统
作者: 魏永超   赵伟   来源: 电子技术应用 年份: 2018 文献类型 : 期刊
描述: 基于无人机的飞机机身快速检测系统
民用飞机机身蒙皮铰链式口盖设计研究
作者: 苟鹏坡   来源: 科技创新导报 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 机身蒙皮   口盖   铰链  
描述: 由于飞机内部系统复杂,往往有一些系统组件需要设计安装在机身蒙皮上,这必然会在机身蒙皮上形成开口,同时又由于飞机气动设计的要求,这些系统开口必须以口盖的形式封闭起来,因此,在机身蒙皮设计时系统口盖的设计显得尤为重要,本文主要介绍了一种常见的铰链式口盖中铰链设计要点及口盖外形设计要点。
基于梯度提升树的飞机机身对接状态识别
作者: 蔡畅   黄亦翔   邢宏文   来源: 浙江大学学报(工学版) 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   机身对接   状态标注   不平衡多分类   状态识别   梯度提升树(GBDT)  
描述: 长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)以及一些传统机器学习方法相比,该方法对接状态识别的宏F1(macro_F1)指标高达0.998,能够精准地识别每一种对接状态且训练速度较快.
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