探析航空发动机常见故障诊断技术

作者： 景晓旭   来源： 内燃机与配件 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   实施方法   技术分析  

描述： 航空发动机在运行过程中难免会发生故障,想要第一时间迅速了解故障起因,进行维修,掌握航空发动机常见的故障诊断技术是维持发动机正常运行的重要一环。航空发动机故障诊断技术是实现航空发动机视情维修的重要一环

探析航空发动机常见故障诊断技术

作者： 景晓旭   来源： 内燃机与配件 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   实施方法   技术分析  

描述： 航空发动机在运行过程中难免会发生故障,想要第一时间迅速了解故障起因,进行维修,掌握航空发动机常见的故障诊断技术是维持发动机正常运行的重要一环。航空发动机故障诊断技术是实现航空发动机视情维修的重要一环

基于数字化技术的航空发动机检测探析

作者： 吕依儒   来源： 内燃机与配件 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   数字化技术   数字化装配  

描述： 随着我国综合实力的增强,我国的航空事业也在不断创新后得到了极大的发展,但是在发展的过程中也暴露出了许多问题,本文就以航空发动机的装配技术为例进行分析探讨,航空发动机的装配技术是航空发动机制造的核心

国内外航空发动机企业信息化发展概述

作者： 王寿菊   来源： 内燃机与配件 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   统一IT架构   人工智能   大数据  

描述： 信息化是企业持续发展的推动力,本文介绍了国外先进航空发动机企业信息化发展概况,总结分析国内航空发动机企业信息化的现状,通过对标先进,找准差距和不足,并对中国航空发动机企业信息化的发展规划给出了相应建议。

基于数字化技术的航空发动机检测探析

作者： 吕依儒   来源： 内燃机与配件 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   数字化技术   数字化装配  

描述： 随着我国综合实力的增强,我国的航空事业也在不断创新后得到了极大的发展,但是在发展的过程中也暴露出了许多问题,本文就以航空发动机的装配技术为例进行分析探讨,航空发动机的装配技术是航空发动机制造的核心

国内外航空发动机企业信息化发展概述

作者： 王寿菊   来源： 内燃机与配件 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   统一IT架构   人工智能   大数据  

描述： 信息化是企业持续发展的推动力,本文介绍了国外先进航空发动机企业信息化发展概况,总结分析国内航空发动机企业信息化的现状,通过对标先进,找准差距和不足,并对中国航空发动机企业信息化的发展规划给出了相应建议。

航空发动机气路故障的智能诊断方法研究

作者： 陈泉杉   陈文会   任鹏   来源： 内燃机与配件 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 智能诊断方法   气路故障   航空发动机  

描述： 航空发动机设备的稳定运行对于飞机飞行安全而言有着极其重要的作用,一旦航空发动机出现故障问题未能被及时发现和处理,则极有可能会引发严重的安全事故,因此工作人员应积极引进智能故障诊断方法,提高对发动机设备气路故障的诊断效率,从而更好地保障飞机安全飞行。

基于系统工程的航空发动机安全性评估追溯模型框架

作者： 郭放   吴晶峰   杨子江   杨慧赟   刘嘉伟   闫文辉   来源： 内燃机与配件 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 系统工程   航空发动机   安全性评估   追溯模型框架  

描述： 航空发动机研制是一个反复迭代的过程,安全性评估是研制过程不可缺少的部分。在航空发动机"正向"研制过程中,通过系统性、规范化的分析、设计和验证等工作,可以有效预防灾难事故的发生和减少事故损失,降低

基于系统工程的航空发动机安全性评估敏感性分析

作者： 郭放   杨子江   刘嘉伟   杨慧赟   闫文辉   吴晶峰   来源： 内燃机与配件 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 系统工程   航空发动机   安全性评估  

描述： 本文依据失效状态为"需要时丧失灭火功能"的安全性评估实例为基础,对需要时丧失灭火功能的故障树中的11个底事件进行敏感性分析,分析结果显示事件1燃烧室破裂,事件2涡轮机匣破裂,事件3热区探测器失效

基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究

作者： 温海茹   来源： 内燃机与配件 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度学习   剩余使用寿命预测  

描述： 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。