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- 航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法
- 作者： 游令非 张建国 周霜 杜小松 来源： 航空学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 自更新 自适应重要抽样 主动学习 疲劳可靠性
- 描述： 针对目前的航空发动机限寿件(Engine Life Limited Part, ELLP)疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点，提出了一种具有自更新机制的半径外
- 航空发动机升力风扇驱动系统设计与仿真研究
- 作者： 徐洋洋 袁杰 来源： 航空科学技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 参数优化 升力风扇 仿真 伺服作动
- 描述： 针对某航空发动机升力风扇驱动系统高精度要求、快速响应等难点,提出一种升力风扇驱动系统详细设计方案。分析了升力风扇驱动系统的组成与工作原理,在Matlab/Simulink平台建立航空发动机升力风扇
- 基于序列工作点的航空发动机过渡态气路分析参数选择研究
- 作者： 杨锟 屠秋野 王纬 蔡元虎 来源： 推进技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 小波变换 航空发动机 奇异值分解 过渡态气路分析 序列工作点分析
- 描述： 为了降低由多工作点分析(MOPA)方法的平均效应所产生的气路分析(GPA)系统误差,提出了基于航空发动机过渡工作过程的序列工作点分析(SOPA)技术,并以此为基础提出了一种系统的气路分析参数选择方法
- 用于航空发动机原位检测的连续体机器人运动研究
- 作者： 向立清 鞠锋 齐飞 王亚明 华达人 陈柏 来源： 机电工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 原位检测 航空发动机 关节空间 连续体机器人 运动研究
- 描述： 用于航空发动机原位检测的连续体机器人运动研究
- 用于航空发动机的光纤F-P温度传感器及其信号解调系统研究
- 作者： 林启敬 伍子荣 赵娜 田边 蒋庄德 来源： 机械工程学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 光纤传感器 性能测试 信号解调 高温测量
- 描述： 光纤F-P温度传感器具有结构稳定、精度高、体积小、抗电磁干扰、质量轻和成本低等优点，在航空发动机高温测量领域具有重要的潜在应用。针对航空发动机的高温工况，利用多光束干涉原理设计了光纤F-P传感器，并
- 航空发动机叶片机械手无损检测技术
- 作者： 徐春广 马朋志 肖定国 刘然 来源： 航空制造技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 机械手 超声 无损检测 叶片
- 描述： 航空发动机叶片具有复杂的曲面结构和变厚度的特点,常规的检测方法无法实现自动化检测。为解决叶片的自动化无损检测,由此提出一种基于工业机械手超声无损检测方法。首先根据叶片的结构特点,选择超声纵波垂直入射
- 航空发动机分布式系统解耦控制研究
- 作者： 段进峰 彭靖波 谢寿生 王立国 来源： 火力与指挥控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 解耦 分布式控制 模拟退火 自适应遗传算法
- 描述： 航空发动机控制系统是一个复杂的多变量控制系统,控制变量之间的相互耦合会严重影响系统的动态、稳态性能,在发动机最大工作状态时,甚至会造成超温、超转等现象,严重威胁着飞行安全,制约着发动机性能的提高
- 民航发动机性能诊断方法
- 作者： 谭治学 钟诗胜 林琳 来源： 哈尔滨工业大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 无迹卡尔曼滤波 性能诊断 发动机部件 发动机稳态建模
- 描述： 为利用民航发动机工作状态参数对其部件衰退情况进行在线诊断,提出一种发动机稳态建模和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman flter,UKF)相结合的部件性能衰退诊断方法.用多元非线性函数分别表达各个部件的通用特性曲线,采用机器学习方法对实测发动机工作状态参数进行学习以确定各函数系数,进而获得发动机稳态工作模型;在对各部件的性能衰退特点及影响性分析的基础上,定义出具有代表性的部件性能衰退因子;对无迹卡尔曼滤波器进行改造,采用所获得的发动机稳态工作模型和工况参数替换传统的滤波观测方程,并以新提出的滑动窗口采样策略克服低可观测性问题;对发动机实测运行数据进行滤波,得出各部件的性能衰退因子变化趋势.经发动机实际运营监控数据验证,该方法能够在航段数据返回数据中心后快速诊断出发动机各部件性能状态,诊断结果与发动机部件损伤目视检查信息吻合良好.该方法能够有效克服发动机性能诊断过程中的非线性强、观测性低、数据噪声显著的问题,具有较高的实用价值.
- 民航发动机性能诊断方法
- 作者： 谭治学 钟诗胜 林琳 来源： 哈尔滨工业大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 无迹卡尔曼滤波 性能诊断 发动机部件 发动机稳态建模
- 描述： 为利用民航发动机工作状态参数对其部件衰退情况进行在线诊断,提出一种发动机稳态建模和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman flter,UKF)相结合的部件性能衰退诊断方法.用多元非线性函数分别表达各个部件的通用特性曲线,采用机器学习方法对实测发动机工作状态参数进行学习以确定各函数系数,进而获得发动机稳态工作模型;在对各部件的性能衰退特点及影响性分析的基础上,定义出具有代表性的部件性能衰退因子;对无迹卡尔曼滤波器进行改造,采用所获得的发动机稳态工作模型和工况参数替换传统的滤波观测方程,并以新提出的滑动窗口采样策略克服低可观测性问题;对发动机实测运行数据进行滤波,得出各部件的性能衰退因子变化趋势.经发动机实际运营监控数据验证,该方法能够在航段数据返回数据中心后快速诊断出发动机各部件性能状态,诊断结果与发动机部件损伤目视检查信息吻合良好.该方法能够有效克服发动机性能诊断过程中的非线性强、观测性低、数据噪声显著的问题,具有较高的实用价值.