基于时间反转的直升机结构损伤成像算法

作者： 范澎澎   姜忠东   任帅   房红征   单建兵   邱雷   来源： 测控技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 损伤成像   复合材料   时间反转   结构健康监测   直升机  

描述： 复合材料在直升机结构中大量应用,为了提高直升机服役过程中的安全性,在直升机尾桁结构上采用基于时间反转的导波结构健康监测方法进行损伤成像算法研究。阐述了基于时间反转的损伤成像方法步骤,利用

无人机结构健康监测系统设计

作者： 李丹婷   吕当侠   朱明晨   付磊   谢帅   来源： 测控技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 可视化   振动   无人机   结构健康监测   应变  

描述： 为了对无人机的结构健康状态进行实时监测与评估,以某型无人机为研究对象,提出了一种基于多参量的结构健康监测系统设计的方法。通过在飞机机体结构的关键部位布置不同类型的传感器,对结构的应力应变、振动等信息

飞机结构健康监测系统数据处理及在线应用

作者： 方旭   薛景锋   宋昊   申雅峰   赵启迪   来源： 计测技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 智能计算   光纤传感器   在线监测   数据处理   结构健康监测  

描述： 飞机结构健康监测系统数据处理及在线应用

基于时间反转的直升机结构损伤成像算法

作者： 范澎澎   姜忠东   任帅   房红征   单建兵   邱雷   来源： 测控技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 损伤成像   复合材料   时间反转   结构健康监测   直升机  

描述： 复合材料在直升机结构中大量应用,为了提高直升机服役过程中的安全性,在直升机尾桁结构上采用基于时间反转的导波结构健康监测方法进行损伤成像算法研究。阐述了基于时间反转的损伤成像方法步骤,利用

无人机结构健康监测系统设计

作者： 李丹婷   吕当侠   朱明晨   付磊   谢帅   来源： 测控技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 可视化   振动   无人机   结构健康监测   应变  

描述： 为了对无人机的结构健康状态进行实时监测与评估,以某型无人机为研究对象,提出了一种基于多参量的结构健康监测系统设计的方法。通过在飞机机体结构的关键部位布置不同类型的传感器,对结构的应力应变、振动等信息

飞机结构健康监测系统数据处理及在线应用

作者： 方旭   薛景锋   宋昊   申雅峰   赵启迪   来源： 计测技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 智能计算   光纤传感器   在线监测   数据处理   结构健康监测  

描述： 飞机结构健康监测系统数据处理及在线应用

飞机结构健康监测技术发展研究

作者： 刘雪蓉     曹贺     张宝珍   来源： 计测技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 结构预测与健康管理   数字孪生   先进传感器   深度学习   飞机   结构健康监测  

描述： 介绍了结构健康监测技术（Structural Health Monitoring, SHM）的概念以及主动和被动损伤监测方法的原理，分析了飞机结构健康监测技术的国内外研究现状，阐述了比较真空监测

航空结构多参量监测数据库管理软件设计与实现

作者： 李宗然   任元强   来源： 现代电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据管理   多参量监测数据库   监测标定功能   航空结构   Access数据库   结构健康监测   LabVIEW  

描述： 航空结构健康监测技术对保障飞行器安全具有重要意义，载荷和损伤多参量监测是航空结构健康监测的重要监测方法。针对多参量监测数据冗余度大、数据量大、无法统一管理等问题，文中采用LabVIEW平台

航空结构多参量监测数据库管理软件设计与实现

作者： 李宗然   任元强   来源： 现代电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据管理   多参量监测数据库   监测标定功能   航空结构   Access数据库   结构健康监测   LabVIEW  

描述： 航空结构健康监测技术对保障飞行器安全具有重要意义，载荷和损伤多参量监测是航空结构健康监测的重要监测方法。针对多参量监测数据冗余度大、数据量大、无法统一管理等问题，文中采用LabVIEW平台

基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案

作者： 王锦申   黄旭   万夕里   来源： 航空维修与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 损伤检测   编码器   发动机   目标检测   深度学习   一体化解决方案   神经网络   在线计数   孔探检测  

描述： 航空发动机作为飞机的关键部件，其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前，通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作，既费时又容易出错。为此，本文给出了融合上下文编码的神经网络深度学习框架、深度融合网络、目标检测和追踪算法等三种深度学习方法，以实现对大型航司发动机的损伤进行识别、检测、追踪、在线计数和孔探报告自动生成。实现结果表明这些方法对减轻劳动强度、提高生产效率和提高检测精度具有实际的应用价值，对保证发动机适航具有重要意义。