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根据【关键词:常见故障,波音737NG,引气系统】搜索到相关结果 12 条
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飞机推出后发动机常见故障及处置
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作者:
苗阳
来源:
科技视界
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机推出
常见故障
处置方法
发动机启动
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描述:
本文针对A320飞机从机位推出后的发动机启动阶段故障发生率高,故障发生后处置时间短、压力大的问题。列举了在此阶段常见的故障,给出了相应的处置方法与处置策略,来帮助机务和机组人员快速、准确的处置相应故障,从而保障飞行安全和航班准点率。
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CE-525 CJ1飞机座舱循环制冷系统分析
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作者:
刘畅
王斌
来源:
决策探索(中)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
常见故障
蒸发循环制冷系统
维护经验
控制原理
-
描述:
正常情况下,CE-525 CJ1飞机使用经两次冷却后的发动机引气来对座舱温度进行控制,当此温度仍高于座舱设定温度时,还需要通过循环制冷系统来降低座舱温度到设定温度。文章以CE-525 CJ1飞机
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飞机推出后发动机常见故障及处置
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作者:
苗阳
来源:
科技视界
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机推出
常见故障
处置方法
发动机启动
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描述:
本文针对A320飞机从机位推出后的发动机启动阶段故障发生率高,故障发生后处置时间短、压力大的问题。列举了在此阶段常见的故障,给出了相应的处置方法与处置策略,来帮助机务和机组人员快速、准确的处置相应故障,从而保障飞行安全和航班准点率。
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CE-525 CJ1飞机座舱循环制冷系统分析
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作者:
刘畅
王斌
来源:
决策探索(中)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
常见故障
蒸发循环制冷系统
维护经验
控制原理
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描述:
正常情况下,CE-525 CJ1飞机使用经两次冷却后的发动机引气来对座舱温度进行控制,当此温度仍高于座舱设定温度时,还需要通过循环制冷系统来降低座舱温度到设定温度。文章以CE-525 CJ1飞机
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波音737NG飞机APU喘振故障研究
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作者:
黄海
来源:
科技创新与应用
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
APU
喘振故障
波音737NG
-
描述:
的一种故障类型,想要有效保障飞机飞行安全,就应该严格把控波音737NG飞机APU系统的良好运行。文章将对波音737NG飞机APU系统进行详细分析,并针对波音737NG飞机APU系统喘振常见故障开展全面探析,并提出解决故障问题有效措施。
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波音737NG飞机APU喘振故障研究
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作者:
黄海
来源:
科技创新与应用
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
APU
喘振故障
波音737NG
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描述:
的一种故障类型,想要有效保障飞机飞行安全,就应该严格把控波音737NG飞机APU系统的良好运行。文章将对波音737NG飞机APU系统进行详细分析,并针对波音737NG飞机APU系统喘振常见故障开展全面探析,并提出解决故障问题有效措施。
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基于RBF神经网络的波音737NG飞机引气系统故障诊断模型
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作者:
肖晓阳
来源:
航空维修与工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
RBF神经网络
故障诊断
引气系统
排故
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描述:
鉴于波音737NG飞机引气系统故障率高、无系统衰退指示、无系统自检计算机、系统故障难放行、排故困难等特点,为快速准确地排除引气系统故障,提出利用RBF神经网络建立故障诊断模型,经实例验证,该模型能有效诊断引气系统故障,可辅助用于引气系统的排故。
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基于RBF神经网络的波音737NG飞机引气系统故障诊断模型
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作者:
肖晓阳
来源:
航空维修与工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
RBF神经网络
故障诊断
引气系统
排故
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描述:
鉴于波音737NG飞机引气系统故障率高、无系统衰退指示、无系统自检计算机、系统故障难放行、排故困难等特点,为快速准确地排除引气系统故障,提出利用RBF神经网络建立故障诊断模型,经实例验证,该模型能有效诊断引气系统故障,可辅助用于引气系统的排故。
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基于RBF神经网络的波音737NG飞机引气系统故障诊断模型
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作者:
肖晓阳
来源:
航空维修与工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
RBF神经网络
故障诊断
引气系统
排故
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描述:
鉴于波音737NG飞机引气系统故障率高、无系统衰退指示、无系统自检计算机、系统故障难放行、排故困难等特点,为快速准确地排除引气系统故障,提出利用RBF神经网络建立故障诊断模型,经实例验证,该模型能有效诊断引气系统故障,可辅助用于引气系统的排故。
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基于RBF神经网络的波音737NG飞机引气系统故障诊断模型
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作者:
肖晓阳
来源:
航空维修与工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
RBF神经网络
故障诊断
引气系统
排故
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描述:
鉴于波音737NG飞机引气系统故障率高、无系统衰退指示、无系统自检计算机、系统故障难放行、排故困难等特点,为快速准确地排除引气系统故障,提出利用RBF神经网络建立故障诊断模型,经实例验证,该模型能有效诊断引气系统故障,可辅助用于引气系统的排故。