关键词
航空机电系统先进诊断与预测技术研究
作者: 王红   杨占才   靳小波   封锦琦   来源: 航空科学技术 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 寿命预测   故障诊断   机电系统   模型修正   健康评估  
描述: 本文首先分析了国外航空机电系统诊断与预测产品的功能、性能及特点,然后对航空机电系统诊断与预测研制流程进行了分析,接着对可应用于航空机电系统的先进诊断与预测关键技术进行了全面分析,主要包括基于任务剖面的跨系统交联实时故障仿真与验证技术、基于模糊神经网络专家系统的故障模式识别、基于数据驱动的部件剩余寿命预测、基于性能衰退特性的健康状态评估、基于自适应技术的诊断预测模型修正等方面,最后结合国内的研究现状,论述了航空机电系统诊断与预测技术发展过程中需要关注的主要问题,希望能够为航空机电系统诊断与预测技术应用起到一定的推动作用。
航空机电系统先进诊断与预测技术研究
作者: 王红   杨占才   靳小波   封锦琦   来源: 航空科学技术 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 寿命预测   故障诊断   机电系统   模型修正   健康评估  
描述: 本文首先分析了国外航空机电系统诊断与预测产品的功能、性能及特点,然后对航空机电系统诊断与预测研制流程进行了分析,接着对可应用于航空机电系统的先进诊断与预测关键技术进行了全面分析,主要包括基于任务剖面的跨系统交联实时故障仿真与验证技术、基于模糊神经网络专家系统的故障模式识别、基于数据驱动的部件剩余寿命预测、基于性能衰退特性的健康状态评估、基于自适应技术的诊断预测模型修正等方面,最后结合国内的研究现状,论述了航空机电系统诊断与预测技术发展过程中需要关注的主要问题,希望能够为航空机电系统诊断与预测技术应用起到一定的推动作用。
预腐蚀和交替腐蚀作用下航空铝合金多轴疲劳行为及寿命预测
作者: 陈亚军   刘辰辰   王付胜   来源: 航空学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 多轴疲劳   寿命预测   预腐蚀   交替腐蚀   铝合金  
描述: 飞机在腐蚀环境下服役时,损伤形式为地面腐蚀与空中疲劳交替过程。依据该工况特点,研究了预腐蚀和交替腐蚀作用对2024-T4和7075-T651两种航空铝合金多轴疲劳行为的影响规律。结果表明:等效应力恒定时,随着预腐蚀时间增加,试样表面蚀坑数量和密度增加,腐蚀影响权重增大,2种铝合金多轴疲劳寿命均降低;交替腐蚀-多轴疲劳试验中,单位加载周次恒定时,单位腐蚀时间增加导致多轴疲劳寿命下降,试验过程中随着交替级数的增加,试样表面腐蚀程度加剧;基于Miner模型和预腐蚀疲劳寿命数据,提出修正的损伤累积模型,进行交替腐蚀-多轴疲劳寿命预测,寿命预测值基本位于2倍分散带内。
基于退化特征相似性的航空发动机寿命预测
作者: 张妍   王村松   陆宁云   姜斌   来源: 系统工程与电子技术 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: Relief特征选择   寿命预测   密度加权   相似性   性能衰退  
描述: 针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取和基于核函数的特征平滑,提取低维正交多变量退化特征;然后进行特征的相似性匹配,寻找与当前样本特征片段最相似的一组历史样本中的特征片段集合,将这些片段对应的RUL信息融合并采用密度加权方法得到当前样本的寿命预测估计值;最后通过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration,NASA)提供的航空涡轮扇发动机仿真数据集验证了该方法的有效性,其寿命预测性能高于现有几种代表性方法。
2A12航空铝合金多轴疲劳试验及应力准则寿命预测模型研究
作者: 陈亚军   刘波   刘辰辰   周剑   来源: 中国机械工程 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 多轴疲劳   2A12铝合金   应力准则   寿命预测   模型修正  
描述: 针对多轴疲劳失效问题,选取2A12航空铝合金进行应力幅比变量、相位差变量和平均应力变量的多轴疲劳试验。对常用的3种多轴疲劳应力准则寿命预测模型(即Lee准则、Carpinteri准则和Sines准则)进行讨论,并通过引入应力幅比参量和相位差参量,提出基于Carpinteri准则的修正模型。将不同条件下2A12航空铝合金的试验寿命与不同应力准则下模型的预测寿命进行比较,结果表明:Lee准则对上述多轴疲劳试验的预测结果过于危险;Carpinteri准则和Sines准则由于未考虑拉-扭应力幅比和相位差因素,预测寿命与实际寿命相比均出现了较大偏差;修正后的应力准则寿命预测模型在不同条件下90%的寿命预测数据在两倍误差带内。
基于非线性Wiener过程的航空发动机性能衰减建模与剩余寿命预测
作者: 王玺   胡昌华   任子强   熊薇   来源: 航空学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: Wiener过程   航空发动机   寿命预测   性能衰减建模   条件期望最大化  
描述: 基于非线性Wiener过程的航空发动机性能衰减建模与剩余寿命预测
7075航空铝合金原位腐蚀-多轴疲劳行为分析
作者: 刘辰辰   陈亚军   李柯   王川   来源: 中国机械工程 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 多轴疲劳   原位腐蚀   寿命预测   7075铝合金   失效机理  
描述: 针对沿海地区飞机服役过程中的疲劳失效问题,利用自行开发的腐蚀装置对7075铝合金进行未腐蚀和3.5%NaCl盐雾原位腐蚀条件下,等效应力分别为200 MPa、250 MPa和300 MPa时的多轴疲劳试验。结合循环曲线和断口形貌对未腐蚀和原位腐蚀条件下的多轴疲劳失效机理进行对比分析,并提出改进的Manson-Coffin-Basquin(MCB)准则进行寿命预测。结果表明,随着等效应力的增大,7075铝合金未腐蚀和原位腐蚀条件下多轴疲劳寿命均下降;等效应力相同时,相对于未腐蚀试样,原位腐蚀试样的多轴疲劳寿命显著缩短,轴向和扭向滞回线的面积均不同程度增大;200 MPa等效应力条件下,试样多轴疲劳寿命在未腐蚀条件下为99 675周次,原位腐蚀条件下下降至55 284周次;未腐蚀和原位腐蚀条件下,裂纹源均出现在外表面,原位腐蚀试样扩展区有盐粒出现;修正的MCB准则引入加载条件和环境因素,得到了良好的预测效果,寿命预测值均位于两倍分散带内。
航空发动机叶轮超高周疲劳寿命预测方法
作者: 王延忠   杨凯   齐荣华   陈燕燕   李菲   高浩   来源: 浙江大学学报(工学版) 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机叶轮   寿命预测   超高周疲劳   位错偶极子   表面状态  
描述: 为了预测航空发动机叶轮的超高周疲劳寿命,以某型叶轮为研究对象,研究叶轮叶片在不同载荷状态下的应力和疲劳寿命.建立叶轮的有限元模型,通过仿真分析叶轮叶片在离心、气动载荷作用下的应力变化情况;考虑叶轮叶片的表面状态,修正应力结果;基于位错偶极子模型及相关理论,建立TC4材料的超高周寿命预测模型;结合修正交变应力和寿命预测模型,实现了航空发动机叶轮的寿命预测.对比分析现有模型和该模型下的寿命预测结果,结果表明:2种模型在低、高周范围内预测寿命的变化趋势一致;利用该模型有效解决了叶轮疲劳寿命的预测问题,预测值较贴近测试寿命;叶轮表面状态对疲劳寿命的预测结果影响较大,因为考虑了表面状态,寿命预测结果更贴近测试寿命值.
基于退化特征相似性的航空发动机寿命预测
作者: 张妍   王村松   陆宁云   姜斌   来源: 系统工程与电子技术 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: Relief特征选择   寿命预测   密度加权   相似性   性能衰退  
描述: 针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取和基于核函数的特征平滑,提取低维正交多变量退化特征;然后进行特征的相似性匹配,寻找与当前样本特征片段最相似的一组历史样本中的特征片段集合,将这些片段对应的RUL信息融合并采用密度加权方法得到当前样本的寿命预测估计值;最后通过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration,NASA)提供的航空涡轮扇发动机仿真数据集验证了该方法的有效性,其寿命预测性能高于现有几种代表性方法。
基于改进差分时域特征和深度学习优化的航空发动机剩余寿命预测算法
作者: 高峰   曲建岭   袁涛   高峰娟   来源: 电子测量与仪器学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   长短时记忆网络   寿命预测   深度学习   差分时域特征  
描述: 实现航空发动机剩余寿命的准确预测对于保证飞行安全和提高维修效率具有重要意义,但现有的预测算法往往只是浅层结构,且对各传感器参数之间的相互关系缺乏关联性考虑,限制了对发动机参数信息的深度挖掘。在深度学习理论的基础上,着重考虑不同传感器之间的参数关系,引入差分时域特征扩充特征集,构建了基于长短时记忆网络的寿命预测模型DTF-LSTM。在C-MAPSS数据集上的实验结果表明,该算法相较于其他深度学习算法具有更低的均方根误差(RMSE)值,可以有效实现发动机剩余寿命预测。
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