航空发动机整机试验数据性能故障诊断算法研究

作者： 朱大明   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机　　故障诊断　　几何调整　　传感器　　试验数据  

描述： 变化对测量参数的影响。在上述特点分析、模型建立和影响研究的基础上，本文在如下几个发动机试验性能数据分析方面进行了深入研究并取得了进展：1.试验性能参数传感器故障隔离。建立了新的故障隔离方法。针对处于研制

航空材料P-ε-N和P-S-N曲线整体推断方法研究

作者： 邢军伟   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 飞机　　航空发动机　　疲劳性能曲线　　平均数据　　整体推断　　可靠性  

描述： 数据也都以平均数据的形式给出，而成组试验法无法根据平均数据确定P-ε-N曲线，等方差回归分析和Wissching方法又存在较大误差。因此，需要一种能够根据平均数据确定高置信度、高可靠度P-ε-N曲线

航空制造企业绩效评价方法研究与应用

作者： 董亮   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 因子分析   绩效评价指标体系   航空制造  

描述： 企业绩效评价是企业管理领域的一个重要课题。随着信息技术的快速发展和竞争环境的加剧，传统的基于财务的绩效评价方法及其评价指标体系已经无法满足航空制造企业发展的要求。如何构建新的绩效评价指标体系以适应企业绩效管理的新需要成为亟待解决的问题。本文首先对当前主流的企业绩效管理理论和评价方法进行了介绍，分析并比较了这些方法的优缺点；随后对航空制造企业现状进行分析，指出了航空制造企业的特点和发展战略；在此基础上，综合运用平衡记分卡和绩效棱柱选取了航空制造企业的评价指标，并采用基于因子分析的绩效评价方法解决了指标体系层次构建和指标权重计算的问题，提出了航空制造企业绩效评价指标体系。该指标体系反映了航空制造企业的特点和发展战略；体系中既包含财务指标，又包含非财务指标；评价体系的层次结构的构建和指标的权重计算完全基于统计数据展开。最后，采用微软公司的SQL Server2005 Analysis Service工具实现了航空制造企业绩效管理原型系统，解决了绩效评价指标体系的应用问题。

航空发动机随机载荷谱统计方法研究

作者： 赵合阳   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 载荷谱　　航空发动机　　疲劳寿命　　涡轮盘  

描述： 航空发动机载荷谱是发动机结构寿命研究的载荷依据。通过载荷谱的研究，可以得到整机和零部件使用的重要载荷信息。该项研究对在研发动机和现役发动机的定寿延寿具有重要的意义。本文对航空发动机随机载荷谱模型进行了研究工作，根据模型建立方法的不同，将航空发动机载荷谱分为单参数随机载荷谱和多参数载荷谱。对单参数载荷谱从数据处理到模型的建立的方法进行了系统的研究，对某型发动机的使用数据进行了处理，得到了该型发动机的概率统计结果，进而得到了三循环载荷谱，为该型发动机的涡轮盘疲劳寿命评估做好了准备。研究并建立把载荷谱与涡轮概率疲劳寿命联系起来的方法。在疲劳累积损伤理论上利用得到的三循环载荷谱完成了对某型发动机涡轮盘的概率疲劳寿命分析，给出了轮盘的概率疲劳寿命，讨论了如何该方法对在研发动机涡轮盘的概率寿命进行评估，论证了方法的可行性。对多参数载荷谱模型的的建立进行了研究，给出了分布函数数学模型，对双参数载荷谱如何确定基准载荷参数并对基准参数的峰谷值检测的方法进行了探讨。给出了某型发动机的双参数载荷谱的统计结果。

基于UML的航空企业建模方法研究及工具开发

作者： 王迪   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： UML   扩展机制   业务建模   模型映射   可视化建模  

描述： 我国航空工业经过多年发展已经形成了集团化的运营体系。该领域业务有一套复杂的研制和管理过程，涉及大量产品和数据的处理，参与业务运作的企业抽调各自的资源形成虚拟企业，为特定项目服务。该领域的业务涉及环节多，研发周期长，运作风险大，迫切需要提供为其定制的建模方法及工具，从多个角度对其进行描述。随着信息技术的发展，企业希望能够将建立好的业务模型映射为软件开发模型，通过模型驱动的方式开发信息系统，以提高业务运作的效率。本文首先对航空企业业务特点及其建模需求进行了调研和分析，指出应该从过程、资源、组织、信息四个方面对其业务进行建模。然后设计业务建模方法，分四个视图对业务模型的内容进行了详细设计，在此基础上通过扩展UML活动图和类图元模型的方式定义了可视化业务建模语言，对其中的每个原语都给出了详细定义。对UML元模型的扩展使用了轻型和重型两种扩展机制，以满足业务建模语言对UML不同程度的扩展要求。以业务建模方法为理论基础，本文在Eclipse平台上设计并实现了可视化业务建模工具，为用户提供了对业务建模的支持。本文还设计并实现了从业务模型到软件开发模型的模型映射工具，从业务模型的过程、资源、组织和信息视图中抽取与信息系统开发相关的信息，生成软件开发模型的UML活动图、UML类图和权限表，为通过模型驱动的方式开发信息系统奠定了模型基础。最后，本文通过一个航空企业的应用实例初步验证了业务建模方法和工具以及模型映射工具。

航空燃料中元素硫介电精制方法及机理的研究

作者： 赵得杰   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空燃料　　元素硫　　介电精制　　机理　　装置设计  

描述： 的作用下随SiO2一起被非均匀电场中的电介质所捕获，从而产生燃料中的元素硫被间接脱除的作用。在航空燃料的元素硫介电精制实验中，采用SiO2介孔中空微球作为固体颗粒添加物，所进行的脱除元素硫的介电精制实验

航空机载成品日历寿命确定和延长方法研究

作者： 刘宝钢   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空产品　　机载成品　　日历寿命　　定延寿方法  

描述： 。 论文中采用薄弱环节法把需要制定日历寿命的航空机载成品分成了金属腐蚀关键件和非金属老化关键件两类，对这两种关键件的失效机理进行了深入研究，并给出了具体的评估方法，能够为机载成品日历寿命确定或延长提供

面向航空产品的供应商评价体系与方法研究

作者： 戴亮亮   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 评价方法   航空产品   供应商   评价指标  

描述： ；在比较了不同的权重分配方法之后，选择层次分析法作为权重确定方法；最后给出了综合指标变量的评价方法。最后以PowerBuilder8.0作为开发工具，完成了中航一集团的供应链管理系统子系统——供应商管理系统的研发，该系统在各个厂、所得到了推广和应用。

面向航空产品失效分析的领域知识获取方法研究

作者： 刘学宁   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 失效分析   文本挖掘   神经网络   知识获取   知识获取系统  

描述： 知识和知识管理已经成为企业提高竞争力的重要手段，而在知识管理的各个环节当中，知识获取是不可或缺的重要环节，处于基础地位。只有做好知识获取工作才可能更好的使用知识解决问题，使知识的价值得以体现。本文根据目前航空产品失效分析工作的特点，对失效分析工作中所存在的知识获取困难、知识管理繁琐等一系列问题进行了研究。针对如何提高领域知识获取的自动化程度和精度问题，以航空产品失效分析领域知识获取为背景，在分析失效分析报告的结构特点和知识获取方法研究现状的基础上，提出一套面向航空产品失效分析的领域知识获取方法。在该方法中，通过定义模板规则从文本中抽取元知识，并使用RDF格式对文本进行结构化表示，进而通过分析文本的结构化特点，建立文本模型，包括：文本的向量空间模型和层次逻辑结构模型。然后从三个方面对领域知识进行获取：使用背景语料过滤的方法获取领域术语，使用LSI-SVD方法发掘领域概念，以获取领域本体知识，进而辅助领域专家完成轻量级领域本体库的构建和完善；针对向量空间模型，使用文本聚类与LSI-SVD相结合的方法对文本知识进行类别分析，获取领域分类知识；针对层次逻辑结构模型，设计合理的神经网络结构，并将模型转换为神经网络的训练样本，对神经网络进行训练，将失效知识存储在神经网络中，并通过知识规则提取方法将这种隐性知识显性化，以产生式规则表示。之后，本文基于上述方法，构建了一个面向航空产品失效分析的领域知识获取原型系统。最后，通过对大量实例数据的知识获取实验与分析，进一步说明了该系统在航空产品失效分析领域知识获取中的应用情况，证明了系统的有效性和实用性，并进一步对应用效果做出分析和评价。本文的研究为如何自动、高效地发现和获取对失效分析工作具有重要作用的知识，辅助人类专家判定失效模式，提供了有效的方法和手段。同时，可以有效降低失效分析人员的工作强度，提高失效分析的效率和准确性，为航空产品失效分析的知识获取与积累提供了一种新的途径。

基于决策树的航空发动机状态监控方法

作者： 关雪飞   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   决策树森林   状态监视   决策树   增量决策树  

描述： 航空发动机状态监视和预测诊断技术是实现从“以预防为主”向“以可靠性为中心”维修思想的转变、从单纯定时维修向定时、视情和监控相结合的维修方式转变的重要手段和前提条件，对保障飞行安全和减少航空发动机寿命周期费用具有重要意义。本文研究了利用决策树方法构建航空发动机状态监视和预测模型，为航空发动机的状态监视提供了一种新思路和途径。该方法利用航空发动机历史数据建立航空发动机状态监视和预测的决策树模型，可以直观显示与发动机状态相关的参数的重要度，其决策规则集可以用于对航空发动机状态进行监视和预测。和基于数学模型、信息融合、专家系统的方法不同，该方法不必考虑发动机个体之间的差异。通过对决策树规则生成算法的分析，本文研究提出利用Pearson属性相关检验对已有的规则生成算法进行简化和改进，减少已有规则生成算法的计算量。计算实例表明基于Pearson属性相关检验的决策规则生成方法可以在保证错误率基本不变的情况下节约计算时间。针对航空发动机状态数据具有增量，传统算法要利用新的数据必须重构决策树而导致计算量庞大的问题，本文研究了增量决策树构建算法并将其应用到发动机状态决策树的构建中。对新增数据应用增量算法可以将新增数据归并到已有的决策树模型中而无需重构决策树。增量算法为航空发动机状态的实时学习和预测提供了一个可行的途径。此外，针对单一决策树对噪声数据敏感的问题，本文将随机决策森林理论应用到航空发动机状态监视和故障预测中。实例表明，与单一决策树相比，决策树森林模型可以有效地抵御噪声数据的影响。当噪声数据较多时，基于决策树森林模型的状态预测可以显著降低预测错误率。基于决策树的航空发动机状态监视方法集成了单一决策树模型、决策树森林模型、增量算法各自的特点，兼顾了单一决策树可视化的优点与决策树森林模型鲁棒性和预测精度高的优点；同时利用基于Pearson属性相关检验的决策规则生成算法，提高了计算速度，为航空发动机的状态监视和预测、在线学习提供了一种新的可行途径。