运输机类飞机液压系统故障模拟试飞方法

作者： 赵翔     魏斌   来源： 科技创新与应用 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 风险分析   试飞   运输类飞机   液压系统   故障模拟  

描述： 运输机类飞机液压系统故障模拟试飞方法

运输机类飞机液压系统故障模拟试飞方法

作者： 赵翔     魏斌   来源： 科技创新与应用 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 风险分析   试飞   运输类飞机   液压系统   故障模拟  

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十一柱塞航空泵转子系统轴径比对功重比的影响

作者： 郭长虹   罗进   权凌霄   张青松   来源： 机械科学与技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 转子系统   航空柱塞泵   有限元分析   功重比  

描述： 为研究不同轴径比转子系统对航空泵功重比的影响，建立了十一柱塞航空液压泵缸体、传动轴、支撑轴承这3部分组成的转子系统。首先，建立了泵排量、流量和功率的计算模型，基于排量不变原则，设计了16组不同轴径比

十一柱塞航空泵转子系统轴径比对功重比的影响

作者： 郭长虹   罗进   权凌霄   张青松   来源： 机械科学与技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 转子系统   航空柱塞泵   有限元分析   功重比  

描述： 为研究不同轴径比转子系统对航空泵功重比的影响，建立了十一柱塞航空液压泵缸体、传动轴、支撑轴承这3部分组成的转子系统。首先，建立了泵排量、流量和功率的计算模型，基于排量不变原则，设计了16组不同轴径比

十一柱塞航空泵转子系统轴径比对功重比的影响

作者： 郭长虹   罗进   权凌霄   张青松   来源： 机械科学与技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 转子系统   航空柱塞泵   有限元分析   功重比  

描述： 为研究不同轴径比转子系统对航空泵功重比的影响，建立了十一柱塞航空液压泵缸体、传动轴、支撑轴承这3部分组成的转子系统。首先，建立了泵排量、流量和功率的计算模型，基于排量不变原则，设计了16组不同轴径比

十一柱塞航空泵转子系统轴径比对功重比的影响

作者： 郭长虹   罗进   权凌霄   张青松   来源： 机械科学与技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 转子系统   航空柱塞泵   有限元分析   功重比  

描述： 为研究不同轴径比转子系统对航空泵功重比的影响，建立了十一柱塞航空液压泵缸体、传动轴、支撑轴承这3部分组成的转子系统。首先，建立了泵排量、流量和功率的计算模型，基于排量不变原则，设计了16组不同轴径比

基于提升卷积神经网络的航空发动机高速轴承智能故障诊断

作者： 韩淞宇   邵海东   姜洪开   张笑阳   来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机高速轴承   不平衡数据   智能故障诊断   自适应权重   多尺度特征提取   提升卷积神经网络   损失函数补偿  

描述： 航空发动机轴承长时间工作在高速重载的恶劣条件下，将不可避免地产生性能衰退甚至引发各种故障，自动准确的航空发动机高速轴承故障诊断方法有助于提升运行安全性和维修经济性。航空发动机高速轴承的原始振动信号具有强烈的非平稳性，且其故障样本数量远小于健康样本，传统的智能诊断方法更容易向大样本偏斜，从而导致诊断性能的降低。针对上述问题，提出了一种基于自适应权重和多尺度卷积的提升卷积神经网络（CNN）。首先构造多尺度卷积网络提取故障样本的多尺度特征，挖掘具有识别性的有用信息；然后设计自适应权重单元对多尺度特征进行加权融合，增加重要特征的贡献度，减少非相关特征的影响；最后采用Focal Loss作为损失函数，使训练过程中网络模型更关注故障样本和易混淆样本。通过航空发动机高速轴承振动数据的测试与分析，证实了所提方法在不平衡数据故障诊断任务中的可行性。

舰载机执行器故障智能诊断算法研究

作者： 万月丰   来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： DT   aiNet   智能故障诊断   多尺度形态学   KELM   模糊ELM  

描述： 舰载机执行器故障智能诊断算法研究

基于提升卷积神经网络的航空发动机高速轴承智能故障诊断

作者： 韩淞宇   邵海东   姜洪开   张笑阳   来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机高速轴承   不平衡数据   智能故障诊断   自适应权重   多尺度特征提取   提升卷积神经网络   损失函数补偿  

描述： 航空发动机轴承长时间工作在高速重载的恶劣条件下，将不可避免地产生性能衰退甚至引发各种故障，自动准确的航空发动机高速轴承故障诊断方法有助于提升运行安全性和维修经济性。航空发动机高速轴承的原始振动信号具有强烈的非平稳性，且其故障样本数量远小于健康样本，传统的智能诊断方法更容易向大样本偏斜，从而导致诊断性能的降低。针对上述问题，提出了一种基于自适应权重和多尺度卷积的提升卷积神经网络（CNN）。首先构造多尺度卷积网络提取故障样本的多尺度特征，挖掘具有识别性的有用信息；然后设计自适应权重单元对多尺度特征进行加权融合，增加重要特征的贡献度，减少非相关特征的影响；最后采用Focal Loss作为损失函数，使训练过程中网络模型更关注故障样本和易混淆样本。通过航空发动机高速轴承振动数据的测试与分析，证实了所提方法在不平衡数据故障诊断任务中的可行性。

舰载机执行器故障智能诊断算法研究

作者： 万月丰   来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： DT   aiNet   智能故障诊断   多尺度形态学   KELM   模糊ELM  

描述： 舰载机执行器故障智能诊断算法研究