关键词
航空发动机进口导叶调节机构误差分析
作者: 国强   刘公博   严冬梅   杨治中   来源: 沈阳航空航天大学学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 导叶   航空发动机   调节机构   误差分析  
描述: 为了研究航空发动机进口导叶调节机构中主要几何参数对导叶调节精度的影响,以某型号发动机进口导叶调节机构为例,建立其数学模型,推导出作动筒伸出量与导叶转角之间的函数关系,通过MATLAB仿真出函数曲线
考虑热、弹、流耦合的航空发动机齿轮箱壳体拓扑优化分析
作者: 牟佳信   邢彬   郭梅   乔恒稳   王秋菊   来源: 机械传动 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   齿轮箱   拓扑优化   变密度法  
描述: 为提高航空发动机齿轮箱壳体的结构性能,减小发动机恶劣工况对壳体产生的不利影响,采用基于变密度法的拓扑优化理论,以最小柔度指数和加权平均模态特征值为目标函数,考虑壳体所处环境的热、弹、流等耦合影响,以
基于ABAQUS的航空发动机涡轮盘强度分析
作者: 张希豪   黄亿洲   刘峥序   来源: 机械工程与自动化 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 强度分析   航空发动机   ABAQUS   涡轮盘  
描述: 基于ABAQUS对某型航空发动机涡轮盘的强度进行了分析。通过加载离心力载荷和温度载荷,对该型涡轮盘进行了应力计算,完成了强度分析,为后续涡轮盘低循环疲劳寿命实验分析奠定了一定的基础。
基于Lab VIEW的航空发动机扭矩/转速信号仿真研究
作者: 熊勇军   杨武   杨齐   来源: 软件 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   扭矩/转速   信号仿真   LabVIEW  
描述: 针对现有航空发动机扭矩/转速信号模拟仿真技术的不足,本文提出了一种基于LabVIEW、PCI总线技术的扭矩/转速信号仿真的设计方法,并在某型发动机电子控制器的测试与仿真系统中得到了成功应用。应用
基于DELMIA的航空发动机虚拟装配技术研究
作者: 徐张桓   许瑛   张悦   但杨辉   来源: 制造技术与机床 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   DELMIA   虚拟装配总成   人机工程仿真  
描述: 针对航空发动机装配工作繁琐、易出错等问题,基于DELMIA数字化装配仿真平台,以某型航空发动机单元体装配为研究对象,进行装配工艺规划,在DPM模块中实现虚拟装配总成仿真,通过干涉碰撞检查分析,验证
航空发动机热障涂层材料体系的研究
作者: 唐治虎   来源: 新型工业化 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   热障涂层   材料体系  
描述: 众所周知,航空发动机作为飞机的心脏其具有极为重要的作用。航空发动机的主要作用便是为飞机提供足够的推力,从而促使其可以摆脱一定的重力约束,进而实现在空中的飞行。但由于飞机在飞行过程中,航空发动机
航空发动机机械系统技术的探讨
作者: 沈伟   来源: 内燃机与配件 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   技术探究   机械系统  
描述: 航空发动机机械系统主要包括传动系统、润滑系统、密封系统以及主轴轴承系统这四个部分,该机械系统具有结构复杂、故障频发和涉及学科内容多等的特点,而从我国既有航空发动机机械系统故障统计数据来看,其故障发生
一种用于航空发动机RUL预测的推理网络模型
作者: 韩光洁   史国华   缑林峰   徐甜甜   林川   来源: 小型微型计算机系统 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   LSTM网络   航空发动机   寿命预测  
描述: 剩余使用寿命预测对于航空发动机的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测模型.利用长短
航空发动机机械系统技术的探讨
作者: 沈伟   来源: 内燃机与配件 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   技术探究   机械系统  
描述: 航空发动机机械系统主要包括传动系统、润滑系统、密封系统以及主轴轴承系统这四个部分,该机械系统具有结构复杂、故障频发和涉及学科内容多等的特点,而从我国既有航空发动机机械系统故障统计数据来看,其故障发生
多工况下航空发动机的故障模式分类
作者: 韩光洁   田晨   缑林峰   邵冬   罗斌   徐甜甜   林川   来源: 小型微型计算机系统 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   一维卷积神经网络   故障模式   分类  
描述: 航空发动机在多个操作条件下具有不同的故障模式.针对现有航空发动机数据集的故障模式和数据特点,本文在多工况下提出了一种基于一维卷积神经网络的航空发动机故障模式分类方法.该方法无需其他特征提取算法
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