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根据【关键词:
航空发动机,控制标准型模型,控制规律,建模
】搜索到相关结果
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关键词
航空发动机
润滑油喷嘴性能优化分析
作者:
吴超琦
王军
占锐
沈洁阳
李昱瑶
尉玉
来源:
润滑与密封
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
流线
喷嘴
润滑油
轴承
描述:
针对某
航空发动机
轴承供油喷嘴流量流向试验发现的喷嘴出口流线较为发散这一问题,利用三维流体仿真软件的Realizable k-ε湍流模型,建立供油喷嘴的三维数值计算模型,对喷嘴内部的三维流场进行
航空发动机
供油管裂纹失效分析
作者:
迟岑
张栓
孙越
王滢
邵晓寒
来源:
机械工程师
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
裂纹
装配应力
供油管
疲劳
描述:
某
航空发动机
供油管在使用过程中出现了裂纹失效问题,为明确问题的性质和原因,通过观察供油管外观、裂纹断口分析、金相组织检测、硬度试验、强度计算等工作对问题原因进行分析。最终结论为:导管裂纹处为疲劳裂纹
基于内嵌物理约束神经网络模型的
航空发动机
数字工程模型
作者:
林志富
肖洪
王占学
张晓博
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
特征处理
航空发动机
数字工程模型
性能参数预估
内嵌物理约束神经网络
描述:
基于数字化模型的
航空发动机
故障诊断与健康管理系统是
航空发动机
数字化智能化的重要应用,用于
航空发动机
状态监测和性能预估的数字化模型是健康管理系统的核心之一。本文给出了一种融合
航空发动机
领域知识与
融合注意力和多尺度特征的
航空发动机
缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为
1
4.0M。因此,所提方法可以有效地检测
航空发动机
的主要缺陷。
航空发动机
流道清洗技术应用研究
作者:
谭元球
来源:
科技创新与应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
流道清洗
航空发动机
性能恢复
清洗技术
应用
描述:
航空发动机
清洗技术已成为一种恢复整机性能衰减、增加在翼时间和提升寿命等最为经济、有效的方法。该文从
航空发动机
清洗需求、清洗对发动机性能影响等论述污垢附着对压气机及整机性能、热效率的影响关系,以及分析
航空发动机
篦齿-橡胶涂层机匣碰摩实验研究
作者:
马瑞贤
王鑫
王开明
李斌
廖明夫
王四季
来源:
航空学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
组合频率
橡胶涂层
振动特征
局部碰摩
描述:
为了探明
航空发动机
增压级篦齿与橡胶涂层机匣碰摩引起的转静子振动特征,设计了转静局部碰摩实验器,测量和分析了不同转速碰摩过程中的转子振动位移、机匣与支座振动加速度、机匣与弹性支承应变和机匣温度等信号
一种考虑多通道检测数据的
航空发动机
剩余寿命预测方法
作者:
刘翠琴
王海瑞
朱贵富
来源:
机械科学与技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
小波降噪
时间卷积网络
剩余使用寿命
多头注意力机制
描述:
针对
航空发动机
传感器检测数据高噪声,多维度,同剩余使用寿命一致衰减特性的问题,本文采用小波降噪(WD)、时间卷积网络(TCN)和多头注意力(MHA)机制,提出一种新的网络结构模型:时间卷积
纳米压痕法测量
航空发动机
关键材料残余应力的研究进展
作者:
罗军
李楠
王曦
刘昌奎
来源:
材料导报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
计算模型
关键材料
残余应力
纳米压痕
描述:
随着
航空发动机
的需求日益增加,对合金的性能要求也越来越高。在制造和加工过程中引入的残余拉应力会严重影响合金的力学性能,从而缩短发动机的服役寿命。因此,残余应力的测量对于发动机的可靠性和安全性
不完整实例引导的
航空发动机
叶片实例分割
作者:
黄睿
张超群
成旭毅
邢艳
张宝
来源:
计算机应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
损伤检测
实例分割
发动机叶片
交互式分割
描述:
56张图像上进行测试。提出的不完整实例引导的
航空发动机
叶片实例分割方法的平均精度(mAP)比SparseInst的平均精度高5.
1
个百分点。所提算法的结果均优于当前流行的实例分割方法MASK R-CNN、YOLACT、BMASK-RCNN的结果。
基于深度学习的
航空发动机
磨损部位识别方法
作者:
苗慧慧
曹桂松
孙智君
康玉祥
马佳丽
陈果
来源:
润滑与密封
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
一维卷积残差网络
能谱分析
深度学习
磨损
描述:
能谱数据验证该方法的有效性,并和Resnet
1
8、Resnet34、CNN等网络模型进行对比验证。结果表明,所提方法对
航空发动机
磨损部位的识别精度达到95%以上。为了验证模型的鲁棒性和泛化能力,在真实
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