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- 基于哈佛分析框架下航空运输企业的财务分析与前景预测——以D航空公司为例
- 作者： 陶宇沁 柳峥铭 来源： 物流科技 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 财务分析 哈佛分析框架 航空运输
- 描述： 近年来，作为我国国民经济支柱产业的民航业面临着巨大的挑战和压力，一方面，航空运输业内部的竞争形势十分严峻；另一方面，近几年经济下行，整个民航业遭受了前所未有的危机，客观环境的突变使企业面临发展战略的调整且考验着企业应对风险的能力。因此，文章运用哈佛分析框架，着眼于航空运输企业的发展战略和经营模式，从多角度对航空运输企业自身的特质、财务及发展前景进行分析，力求使研究结果更加客观、精准，以期为航空运输企业的发展提供更具针对性的建议。
- 基于模型和数据的在役航空装备安全风险监控和预警技术研究
- 作者： 王达亮 张金涛 汪建华 来源： 航空标准化与质量 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据 安全性 航空装备 事故监控 事故预警
- 描述： 提出了一种基于模型和数据的航空装备安全风险监控和预警技术方法，通过开展安全风险识别、安全风险防控措施制定、监控和预警机制建立等工作，发现航空装备中存在的可能导致飞行事故、事故征候等不安全事件的部附件及其故障模式，并有针对性地从外场使用、维护等方面提出防控措施，在外场建立预警机制，出现对应的部附件故障模式后立即发出告警，查明原因并采取防控措施，有效防范航空装备故障重复发生导致事故。
- 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，所有的机器学习模型在可接受的误差范围内预测了排气温度。相互比较时，门控循环单元的预测精度最高，但它通常需要高质量的无噪声数据；随机森林的精度最低，但需要的计算资源最少；支持向量回归在耗费高计算资源的前提下保证了较好的预测精度；人工神经网络是最合适的预测算法，但它存在繁琐的超参数调整过程。结果表明，经过良好训练的机器学习模型可以准确预测航空发动机排气温度，同时也有助于优化发动机性能、排放和寿命。
- 二冲程点燃式航空煤油发动机爆震预测模型研究
- 作者： 杨浩鹏 杨海青 魏民祥 吴昊 赵卓文 吴昭 来源： 重庆理工大学学报(自然科学) 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空煤油 二冲程点燃式发动机 爆震实验 爆震预测模型
- 描述： 针对二冲程点燃式航空煤油活塞发动机进行爆震预测研究，提出了一种基于3-Arrhenius公式的两组分混合爆震预测模型。以航空煤油燃烧实验数据为基础，采用GT-Power软件建立并校核了航空煤油的燃烧模型，利用一维性能仿真得到了爆震预测模型需要的末端混合气温度，通过发动机爆震实验数据评估了混合爆震预测模型和单一爆震预测模型的预测性能。结果表明：混合爆震预测模型和单一爆震预测模型预测的爆震起始角与实际的爆震起始角之间的标准误差分别为1.19°CA和3.23°CA,混合爆震预测模型能够识别燃烧初期的低压区域，对于爆震时缸内压力的突然升高有较好响应，表现出了良好的爆震预测性能。
- 基于Transformer模型的航空发动机剩余寿命预测方法研究
- 作者： 吴直遥 来源： 数字通信世界 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 门控循环单元 剩余寿命预测
- 描述： 文章针对现有预测模型对航空发动机退化信息提取不充分的不足，构建了一种基于Transformer模型的预测模型，该模型在Transformer编码器模型基础上加入了门控循环单元，以增加模型对序列数据中局部退化信息的提取能力。基于C-MAPSS数据集，对文中所建立模型的预测性能进行评估。实验结果表明，该模型在发动机运行状态单一的数据集上优于现有的模型，验证了模型的先进性。
- 基于SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测研究
- 作者： 刘红军 邵泓斌 来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群优化算法 麻雀搜索算法 BP神经网络 ABAQUS仿真 航空壁板变形预测
- 描述： 航空壁板在制孔时由于装夹会发生轻微形变，导致盲制孔精度降低。受加工成本影响，无法通过众多激光传感器来确定装夹后壁板的确切位置。为精准预测航空壁板的变形量，提出一种改进的神经网络预测算法，首先利用粒子群优化算法(PSO)将BP神经网络的初始权值和阈值进行初次优化，再选取收敛速度快、全局寻优能力强的麻雀搜索算法(SSA)对权值和阈值进行二次寻优，从而建立SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测模型。利用Abaqus软件获取50组壁板变形数据作为神经网络的训练与预测数据(训练集45个，测试集5个),对神经网络模型进行训练。为了验证所建模型的准确性，利用BP、PSO-BP、SSA-PSO-BP这3种模型对测试集进行预测，并运用MAPE与RMSE对神经网络模型进行评价。结果表明：基于SSA-PSO-BP的神经网络模型预测航空壁板变形误差较小，预测结果准确率更高。
- 基于BP神经网络的航空发动机参数预测与实时告警系统设计
- 作者： 董洋 孙景钰 李南伯 莫古云 来源： 机电工程技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 BP神经网络 参数预测 实时告警
- 描述： 目前的监控与分析手段已经可以对航空发动机的不同参数进行数据监控、自动判读等操作。然而，现阶段的技术仅仅是对于到达或超过参数限制值的情况进行告警处置，对于发动机本体来说已经造成了一定影响，一些具备预测功能的技术、设备无法应用到一线生产单位。介绍一种发动机参数预测告警系统，首先基于BP神经网络对以往参数数据库进行分析学习，提取关键特征点，掌握某一阶段参数特质，建立特征模型。随后在发动机工作时通过图像识别的方式获取参数曲线，导入特征模型进行实时判读对比，结合趋势分析方法与模型计算结果预测发动机后续工作状态，实现预测风险的功能。相比于传统发动机参数监控与自动判读系统，该系统具备了时效性，在原有参数判读能力的基础上能够提前发现试车风险。
- 广东省航空业企业财务风险预警研究——以B机场为例
- 作者： 徐明蔚 来源： 现代企业文化 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： Y分数模型 财务风险预警 Z 航空业 Score模型
- 描述： 自2020年以来,全球航空性业务受到较大冲击,面对前所未有的巨大经营压力。文章以位处广东省的B机场为例,收集其2019—2022年财务报表数据,基于Z-Score模型和Y分数模型分别展开实证分析,对B机场进行财务风险预警模型的比较分析,并根据财务风险评价结果给出切实可行的防范措施,以期为相关行业的复苏与发展提供支撑。