航空发动机滑油喷嘴尺寸敏感性仿真分析

作者： 刘晨昊   焦自涛   信琦   来源： 航空发动机 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   喷嘴   全流量   滑油压力   滑油系统   敏感性  

描述： 某型航空发动机滑油系统为全流量供油系统，不设置溢流流路，因此滑油喷嘴的尺寸直接影响滑油系统供油压力的高低。为了研究喷嘴尺寸公差对滑油系统压力的影响的大小，运用FLOWMASTER软件，首先建立了系统

基于小波分解-LSTM的航空发动机润滑油量模型

作者： 袭奇     王婧     古书怀     马驰     徐贵强     朱泊宇   来源： 航空发动机 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   润滑油量   健康监控   滑油系统   小波分解  

描述： 基于小波分解-LSTM的航空发动机润滑油量模型

基于KPCA和DBN的航空发动机排气温度基线模型

作者： 王奕首   余映红   卿新林   殷锴   赵奇   来源： 航空发动机 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   核主成分分析   排气温度   健康管理   深度置信网络  

描述： 为了给航空发动机整体性能的实时监控与健康管理提供技术手段,提出1种基于核主成分分析和深度置信网络相结合的航空发动机排气温度基线模型构建方法。以配装CFM56-7B发动机的飞机在运行过程中各系统产生

基于虚拟仿真技术的机务培训改革与探索

作者： 王凯   李玄玄   来源： 教育教学论坛 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   核主成分分析   排气温度   健康管理   深度置信网络  

描述： 传统的机务培训科目是由教师带领,按工卡对真实飞机部件进行相应的任务操作来完成教学的目的。这种培训方式可以很大程度真实地模拟飞机的故障及排故,但是也有很大局限性。利用虚拟仿真技术进行培训解决了这些问题,实现成本低、更新快、环境空间要求小,是未来机务培训的发展趋势。

基于KPCA和DBN的航空发动机排气温度基线模型

作者： 王奕首   余映红   卿新林   殷锴   赵奇   来源： 航空发动机 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   核主成分分析   排气温度   健康管理   深度置信网络  

描述： 为了给航空发动机整体性能的实时监控与健康管理提供技术手段,提出1种基于核主成分分析和深度置信网络相结合的航空发动机排气温度基线模型构建方法。以配装CFM56-7B发动机的飞机在运行过程中各系统产生

航空发动机全寿命周期健康管理的静电监测技术研究进展

作者： 文振华     吕会蒙     赵竹君   来源： 郑州航空工业管理学院学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 气路故障   航空发动机   静电监测技术   健康管理   磨损故障  

描述： 航空发动机全寿命周期健康管理的静电监测技术研究进展

改进均匀设计在航空发动机高空模拟实验中的应用研究

作者： 陈超   李江红   赵伟   翟雄飞   刘伟   顾启佳   崔佳航   来源： 价值工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   航空发动机   高空模拟试验   均匀设计  

描述： 航空发动机高空模拟试验设计方法的研究对航空发动机的发展具有重要意义，国内外学者在航空发动机高空模拟研究中，很少有采用均匀设计，同时已有均匀设计表存在均匀性不好、效率不高等缺点。本文提出了一种改进均匀设计的试验方法，试验结果表明本文提出的试验设计方法的正确性和可行性。

作者： 李海立     黄小卫     胡永军   来源： 航空维修与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   遗传算法   车间布局   SLP  

描述：

航空发动机滑油压力和温度最大影响参数的一种确定方法

作者： 姜健   来源： 燃气涡轮试验与研究 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 滑油温度   航空发动机   人工神经网络   全包线试飞   滑油压力   全工作状态   飞行试验   滑油系统  

描述： ,以模型计算结果与试飞结果的最大偏差、偏差分布范围作为判据,与基准结果对比,确定滑油压力和滑油温度的最大影响参数。最后,建立发动机全包线试飞、全工作状态的滑油压力和滑油温度最大影响参数确定方法。该方法对滑油系统的试飞内容规划、状态预判和安全监控等具有重要的指导作用。

航空发动机故障智能检测技术研究

作者： 郝立华   来源： 电子设计工程 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 相关向量机   航空发动机   遗传算法   故障诊断   光谱分析  

描述： 光谱分析数据。将相关向量机与遗传算法(RVM-GA)相结合的航空发动机故障智能检测技术,并与其他已知方法进行对比。实验测试结果表明,该方法能够将培训时间由0.5 s降低为0.4 s,且提高了诊断精度,具有较好的稀疏性和检测效率。