关键词
大型复杂航空发动机镁合金机匣铸件研制
作者: 吴国华   来源: 2020中国铸造活动周 年份: 2020 文献类型 : 会议论文 关键词: 镁合金   发动机  
描述: 大型复杂航空发动机镁合金机匣铸件研制
航空发动机铸造材料需求
作者: 黄爱华   来源: 2020中国铸造活动周 年份: 2020 文献类型 : 会议论文 关键词: 铸造材料   发动机  
描述: 航空发动机铸造材料需求
航空发动机挤压油膜阻尼器设计与验证
作者: 丁小飞     廖明夫     彭丹阳     邵增德.   来源: 第15届全国转子动力学学术大会摘要集 年份: 2023 文献类型 : 会议论文 关键词: 发动机   挤压油膜阻尼器  
描述: <正>建立了航空发动机弹支挤压油膜阻尼器设计流程和方法;分析了关键设计参数如油膜长度、油膜间隙、油膜半径和轴颈偏心比对阻尼性能的影响规律,给出了在发动机设计过程中关键参数的设计原则;针对某型航空发动机在试车过程中低压转子通过风扇俯仰临界转速振动过问题,结合所建立的设计流程和方法,
航空发动机盘鼓类转子配合面预紧状态辨识方法研究
作者: 邹存建     夏华腾     陈凯     翟敬宇     韩清凯.   来源: 第15届全国转子动力学学术大会摘要集 年份: 2023 文献类型 : 会议论文 关键词: 预紧状态   发动机  
描述: <正>航空发动机转子系统由一级或多级安装边通过螺栓进行连接,其配合面预紧状态将直接影响转子乃至整机的动力学性能。然而,目前针对多螺栓法兰连接的盘鼓类转子配合面预紧状态辨识方法的研究却很少。因此,本文
基于机匣振动的航空发动机整机非线性不平衡量识别方法
作者: 王珈乐     王维民     李维博     王威.   来源: 第15届全国转子动力学学术大会摘要集 年份: 2023 文献类型 : 会议论文 关键词: 发动机   不平衡量  
描述: <正>挤压油膜阻尼器凭借其良好的减振性能,在航空发动机中得到了广泛的应用,但其非线性特性使得传统的动平衡方法难以实现振动的高效抑制。此外,发动机内部环境恶劣,安装空间有限,只能通过在机匣表面安装
基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测
作者: 田青林   秦凯   陈俊   李瑶   陈雪娇   来源: 光学学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   图像处理   变化检测   空洞卷积   特征金字塔  
描述: 提取特征,并在部分残差模块应用空洞卷积增大感受野,同时将金字塔池化结构作为编码网络的最后一层,以提取图像多尺度特征;在解码阶段的横向连接过程中引入注意力机制以突出重要特征,并采用自上而下的密集连接方式
基于改进的SENet航空发动机振动预测
作者: 夏存江   詹于游   来源: 航空动力学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   注意力机制   卷积神经网络   多参数融合   振动预测  
描述: 为实时监测和预警航空发动机振动状态,基于气路及振动参数,提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型,对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比
基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
作者: 王欣   孟天宇   周俊曦   来源: 科学技术与工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   长短期记忆网络   航空发动机   剩余寿命预测   预测性维护  
描述: long short-term memory, LSTM)网络的航空发动机剩余寿命预测模型Attention-LSTM,通过引入注意力机制增强各时间点数据的特征权重,有效提升了模型预测精度。使用NASA
基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
作者: 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源: 中国科学:技术科学 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  
描述: 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样
基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
作者: 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源: 中国科学:技术科学 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  
描述: 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样
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