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根据【关键词:聚四氟乙烯软管,寿命预测,仿真方法】搜索到相关结果 30 条
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波阵风中的飞机动响应仿真技术应用研究
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作者:
荆志伟
肖启之
王立波.
来源:
第六届中国航空科学技术大会论文集
年份:
2023
文献类型 :
会议论文
关键词:
波阵风
估算方法
仿真方法
动响应
飞行边界
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描述:
,分别采用传统的估算方法、本文的仿真方法开展了迎角与过载的计算,结果表明仿真方法给出的响应参数极值小于估算方法给出的结果。在波阵风环境中,确定了飞机的限制过载边界,结果表明:相对于估算方法,仿真方法给出的限制过载边界更为宽广,安全飞行高度普遍可以提升1 km。
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波阵风中的飞机动响应仿真技术应用研究
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作者:
荆志伟
肖启之
王立波.
来源:
第六届中国航空科学技术大会论文集
年份:
2023
文献类型 :
会议论文
关键词:
波阵风
估算方法
仿真方法
动响应
飞行边界
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描述:
,分别采用传统的估算方法、本文的仿真方法开展了迎角与过载的计算,结果表明仿真方法给出的响应参数极值小于估算方法给出的结果。在波阵风环境中,确定了飞机的限制过载边界,结果表明:相对于估算方法,仿真方法给出的限制过载边界更为宽广,安全飞行高度普遍可以提升1 km。
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航空发动机叶片高低周复合疲劳寿命预测与损伤机理研究
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作者:
王妍
毕俊喜
葛新宇
王柳璎
王永相
来源:
内蒙古工业大学学报(自然科学版)
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
高低周复合疲劳
寿命预测
疲劳损伤
航空发动机叶片
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描述:
针对航空发动机叶片在服役期间承受交变载荷极易发生疲劳损伤和高低周复合疲劳寿命预测问题,开展了叶片损伤机理分析和基于高低周复合载荷的耦合疲劳寿命预测模型研究。首先,分析了航空发动机叶片的损伤机理
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航空发动机叶片高低周复合疲劳寿命预测与损伤机理研究
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作者:
王妍
毕俊喜
葛新宇
王柳璎
王永相
来源:
内蒙古工业大学学报(自然科学版)
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
高低周复合疲劳
寿命预测
疲劳损伤
航空发动机叶片
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描述:
针对航空发动机叶片在服役期间承受交变载荷极易发生疲劳损伤和高低周复合疲劳寿命预测问题,开展了叶片损伤机理分析和基于高低周复合载荷的耦合疲劳寿命预测模型研究。首先,分析了航空发动机叶片的损伤机理
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基于GA-BP神经网络的航空铝合金预腐蚀疲劳寿命预测
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作者:
魏雨晨
李旭东
刘治国
穆志韬
来源:
环境技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
遗传算法
航空铝合金
BP神经网络
寿命预测
预腐蚀疲劳
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描述:
预腐蚀疲劳寿命预测模型。最后将模型预测结果与测试集数据进行对比,结果表明:GA-BP神经网络相对于传统BP神经网络具有更好的泛化能力和预测精度,可为其在工程上预测6A02铝合金预腐蚀疲劳寿命提供参考。
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基于堆栈自编码器和DeepAR的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
李浩
王卓健
李哲
陈煊
李园
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
寿命预测
深度学习
预测模型
数据融合
-
描述:
针对现有航空发动机剩余寿命预测大多基于单点预测模式,不能准确给出预测结果置信区间的问题,提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先,堆栈自编码器通过无监督式深度学习对
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基于GA-BP神经网络的航空铝合金预腐蚀疲劳寿命预测
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作者:
魏雨晨
李旭东
刘治国
穆志韬
来源:
环境技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
遗传算法
航空铝合金
BP神经网络
寿命预测
预腐蚀疲劳
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描述:
预腐蚀疲劳寿命预测模型。最后将模型预测结果与测试集数据进行对比,结果表明:GA-BP神经网络相对于传统BP神经网络具有更好的泛化能力和预测精度,可为其在工程上预测6A02铝合金预腐蚀疲劳寿命提供参考。
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基于堆栈自编码器和DeepAR的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
李浩
王卓健
李哲
陈煊
李园
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
寿命预测
深度学习
预测模型
数据融合
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描述:
针对现有航空发动机剩余寿命预测大多基于单点预测模式,不能准确给出预测结果置信区间的问题,提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先,堆栈自编码器通过无监督式深度学习对
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航空发动机燃油分配器健康状态评估及寿命预测研究
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作者:
赵子仪.
来源:
沈阳工业大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
健康状态评估
寿命预测
双向长短期记忆网络
航空发动机燃油分配器
云模型
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描述:
航空发动机燃油分配器健康状态评估及寿命预测研究
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航空发动机涡轮轴高低周复合疲劳寿命预测方法
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作者:
柏松.
来源:
电子科技大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
高低周复合疲劳
航空发动机
寿命预测
不确定性
涡轮轴
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描述:
航空发动机涡轮轴高低周复合疲劳寿命预测方法