关键词
基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
作者: 杨阳   张建超   项洋   陆海鹰   来源: 航空动力学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 叶尖间隙   特征提取   机器学习   零维仿真   空气系统  
描述: 问题,通过机器学习模型对发动机工况参数进行特征提取,利用有效特征求解传热问题的边界,从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。机器学习模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%,叶尖间隙模型的验证误差为4.3%,得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律,计算耗时小于0.03s。
航空器爬升与下降阶段4D航迹预测
作者: 赵元棣   李科频   朱文心   来源: 科学技术与工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   4D航迹预测   循环神经网络   机器学习   航空运输  
描述: 准确的4D航迹预测可以在冲突探测与解脱、航迹优化和空中交通流量管理等多个领域发挥重要作用。为提高预测的准确性,提出了基于机器学习的航空器4D航迹预测方法。首先,利用爬升阶段提取研究指标,构建循环
机器学习在航空发动机排气温度预测中的应用研究
作者: 易文川   王兴   王翔   唐庆如   来源: 舰船电子工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   机器学习   性能评估   排气温度   预测算法  
描述: 排气温度是优化发动机性能和排放的关键参数,目标是在预测排气温度的基础上评估四种经典机器学习回归算法,即人工神经网络、随机森林、支持向量回归和门控循环单元。燃油流量、滑油压力和转速是模型输入,所有
航空材料概论”课程教学改革研究
作者: 廖英可     许本胜     王广   来源: 科教导刊 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 人工智能   教学设计   航空材料  
描述:航空材料概论”是航空航天类专业的一门重要基础课程,旨在介绍航空材料学的基本概念、典型材料特性、制备工艺、研究发展和应用,为学生学习后续的专业课程奠定坚实的基础。文章围绕“航空材料概论”课程教学内容
某航空密封件波形弹簧力学性能分析
作者: 袁红彬   陈康文   田井文   来源: 科技创新与应用 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 极差分析   高温合金   有限元分析   刚度   波形弹簧  
描述: 该项目通过ABAQUS软件仿真平台搭建0Cr17Ni7Al波形弹簧弹力试验模型,分析材料厚度、径向宽度以及自由高度等对于波形弹簧弹力影响并揭示其规律。结果表明,波数为3的波形弹簧弹力值随着材料厚度、径向宽度以及自由高度增大而呈现出指数增长趋势,其Mises应力同样表现出增大趋势。通过极差分析后发现波形弹簧刚度以及最大等效应力对结构参数的敏感程度不一,最大等效应力对自由高度变化最为敏感,其次为波厚,自由高度变化则对刚度影响较小。而刚度对材料宽度变化最为敏感,其次为材料厚度,自由高度变化则影响较小。
航空发动机钣金件多工序连续工艺链式仿真方法研究及实验验证
作者: 朱宇     门明良     孟宝     石佩珏     刘红梅   来源: 精密成形工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 高温合金   钣金件   数据传递   多工序成形   有限元仿真  
描述: 与实验结果误差较小,但卸载后零件中有较大残余应力,通过热处理可以很大程度地消除残余应力,增强高温合金后续的成形性能,经过多工序成形仿真后,几何特征尺寸累计误差值略有增大,但仍在可接受范围内。结论 包含
航空发动机圆板槽壁重熔层去除研究
作者: 吴冬     张亚光     高军帅     米天健     郝娟     姚特力   来源: 电镀与精饰 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 高温合金   航空发动机圆板   磁力研磨   固结磨粒   重熔层  
描述: 以GH600高温镍铬铁基固溶强化高温合金板材和电火花制作圆板月牙卡槽为试样,基于磁力研磨方法,创新通过环氧AB胶喷胶和陶瓷磨粒喷砂复合技术制备磁性金属基陶瓷固结磨粒,实现圆板卡槽槽壁重熔层的高效
超声红外热像技术发展现状及其在航空材料缺陷检测中的应用
作者: 冯辅周   朱俊臻   李志农   来源: 航空制造技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 超声红外热像   无损检测   主动热像   航空材料   缺陷检测  
描述: 超声红外热像技术兼具缺陷定位精准、热像信噪比高、材料适用范围广等特点,在航空材料检测方面已有不俗表现,主要应用于发动机叶片、起落架、机翼、蜂窝夹层等关键部件和结构的缺陷检测。在简要介绍超声红外热像
基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
作者: 周卓峰   刘伟   喻鸣   来源: 内燃机与配件 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 滚动轴承   特征提取   深度信念网络   机器学习   故障诊断   旋转机械  
描述: 航空发动机振动信号复杂,数据量大,其机械系统滚动轴承故障诊断困难重重。在振动信号处理及故障检测领域,利用机器学习强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于
航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究
作者: 刘伟   周卓峰   黄新阳   来源: 内燃机与配件 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 集成学习   滚动轴承   特征提取   机器学习   故障诊断   旋转机械  
描述: 。本文将机器学习应用于发动机旋转机械故障诊断,提出了一种基于集成学习的深度神经网络模型(Ensemble learning Deep Neural Network, EDNN)。该模型利用堆栈泛化
< 1 2 3 4
Rss订阅