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根据【关键词:试车台,航空发动机,数字转型,数字化技术】搜索到相关结果 66 条
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基于数字化技术的航空发动机试车台发展探讨
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作者:
高媛媛
覃宵
来源:
内燃机与配件
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
试车台
航空发动机
数字转型
数字化技术
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描述:
基于数字化技术的航空发动机试车台发展探讨
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航空发动机试车台燃油控制系统的研究
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作者:
陈志龙
肖连勇
常诚
来源:
内燃机与配件
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
燃油控制系统
试车台
航空发动机
恒定温度
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描述:
航空发动机试车台是能够为航空发动机地面试验提稳定的试验环境,为试验结果评估提供可靠的数据支撑,而燃油控制系统作为其中的核心部位在其中更是发挥着无可替代的作用,本文以燃油供给为研究基点,分析了燃油控制系统的技术要求,并据此给出了设计方案,提升了系统可靠性,为航空发动机的研发提供相应的理论参考。
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航空发动机试车台燃油控制系统的研究
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作者:
陈志龙
肖连勇
常诚
来源:
内燃机与配件
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
燃油控制系统
试车台
航空发动机
恒定温度
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描述:
航空发动机试车台是能够为航空发动机地面试验提稳定的试验环境,为试验结果评估提供可靠的数据支撑,而燃油控制系统作为其中的核心部位在其中更是发挥着无可替代的作用,本文以燃油供给为研究基点,分析了燃油控制系统的技术要求,并据此给出了设计方案,提升了系统可靠性,为航空发动机的研发提供相应的理论参考。
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基于数字化技术的航空发动机检测探析
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作者:
吕依儒
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
数字化技术
数字化装配
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描述:
,所以部门及工作人员需要对存在的问题高度重视,并采取措施使航空发动机的装配技术得到提升,从而提高航空发动机的质量。下面我们就对基于数字化技术的航空发动机装配技术的发展和成就进行分析,并对发展中的问题进行深入研究,为今后的相关研究和实验提供理论参考。
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基于数字化技术的航空发动机检测探析
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作者:
吕依儒
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
数字化技术
数字化装配
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描述:
,所以部门及工作人员需要对存在的问题高度重视,并采取措施使航空发动机的装配技术得到提升,从而提高航空发动机的质量。下面我们就对基于数字化技术的航空发动机装配技术的发展和成就进行分析,并对发展中的问题进行深入研究,为今后的相关研究和实验提供理论参考。
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基于多学科优化的航空发动机重量设计方法研究
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作者:
周建超
赵翀
怀时卫
来源:
内燃机与配件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
多学科优化设计
数字化技术
仿真
重量设计
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描述:
航空发动机重量设计是一个系统工程,各个研制阶段或者各零部件、系统分别独立进行重量设计不能适应新时期发动机的重量等指标的研制要求。本文探索了新形势下的发动机重量设计方法,分析了先进技术对重量设计的影响,初步搭建了基于多学科优化的重量设计模型,并进行了可行性探讨。
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航空发动机空气涡轮起动机的包容结构解析
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作者:
张栋
来源:
内燃机与配件
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
包容结构
航空发动机
起动机
空气涡轮
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描述:
近年来,随着航空技术的不断进步与发展,传统的起动机结构已经不能满足现代飞机运行的需求,而一种新型的空气涡轮起动机因其结构简单、使用方便、功率大的优点,在现代航空发动机的应用中越来越广泛。由于空气
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基于系统工程的航空发动机安全性评估追溯模型框架
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作者:
郭放
吴晶峰
杨子江
杨慧赟
刘嘉伟
闫文辉
来源:
内燃机与配件
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
系统工程
航空发动机
安全性评估
追溯模型框架
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描述:
航空发动机研制是一个反复迭代的过程,安全性评估是研制过程不可缺少的部分。在航空发动机"正向"研制过程中,通过系统性、规范化的分析、设计和验证等工作,可以有效预防灾难事故的发生和减少事故损失,降低
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基于系统工程的航空发动机安全性评估敏感性分析
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作者:
郭放
杨子江
刘嘉伟
杨慧赟
闫文辉
吴晶峰
来源:
内燃机与配件
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
系统工程
航空发动机
安全性评估
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描述:
本文依据失效状态为"需要时丧失灭火功能"的安全性评估实例为基础,对需要时丧失灭火功能的故障树中的11个底事件进行敏感性分析,分析结果显示事件1燃烧室破裂,事件2涡轮机匣破裂,事件3热区探测器失效
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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作者:
温海茹
来源:
内燃机与配件
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
剩余使用寿命预测
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描述:
随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。