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试车台,航空发动机,数字转型,数字化技术
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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:
航空发动机
的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的
航空发动机
缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出了一种融合注意力和多尺度特征的
航空发动机
缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。首先,针对
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-多头
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:
航空发动机
安全是影响飞行安全的重要因素,在
航空发动机
损伤检测中常需要分割发动机的单个叶片以判断发动机叶片的损伤程度。然而,当前基于深度学习的实例检测方法在进行发动机叶片分割时,由于缺少带标注
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:
针对
航空发动机
润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多,靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题,提出一种基于深度学习的
航空发动机
润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元
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