航空企业技术创新的绩效评价研究

作者： 杨文龙   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空企业　　技术创新　　绩效评价　　数据包络分析  

描述： 当今世界经济发展迅速，企业间的竞争越来越激烈，航空企业迎来了最好的发展时机，但是同时也面临着巨大的挑战，航空企业要实现发展，需要加大技术创新的力度，提高技术创新的能力和水平。科学技术是第一生产力，是

基于IPv6的航空电信网路由技术研究

作者： 叶海波   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空电信网　　机载子网　　移动管理　　移动锚点　　路由优化  

描述： 随着全球民用航空业的快速发展和IPv6技术的日益完善，ATN/IPS正成为下一代民用航空通信基础网络的发展方向。与一般移动IPv6网络不同的是，ATN/IPS的移动具有高动态、大区域的特点，飞机

某航空接头结构件装夹布局优化关键技术的研究

作者： 刘成林   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 装夹布局　　加工变形　　接头件　　优化　　有限元　　遗传算法  

描述： 仿真计算，构建综合考虑铣削机械应力、毛坯初始残余应力、铣削热应力和装夹应力等复杂耦合关系的接头结构件变形预测模型。采用该模型对航空铝合金材料7050-T7451铣削加工的有限元模拟关键技术进行了研究

基于滑油分析的航空发动机磨损监测技术研究

作者： 张帅   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机　　滑油分析　　磨损　　趋势预测　　模式识别  

描述： 航空发动机作为飞行器的心脏，为飞行器的飞行提供动力。由于航空发动机的零部件长期工作于高温、高负荷的条件下，容易发生磨损故障，严重影响发动机的安全工作，因此对航空发动机零部件的磨损进行监测是十分必要的，将故障隐患消除在早期萌芽状态，对于保证发动机安全可靠工作具有重要意义。润滑油作为发动机的润滑工质，携带着发动机磨损的重要信息。本文首先对润滑油光谱检测时间序列样本进行分析，引入混沌理论的C-C方法对数据样本进行相空间的重构，从而确定磨损趋势预测模型的时间延时与嵌入维数。根据光谱检测数据的特点，选取支持向量机和神经网络方法对数据样本进行建模预测，通过仿真结果对比，确定采用RBF网络方法作为预测模型的建模方法。对RBF网络学习算法进行分析，针对预测模型的影响参数，对粒子群优化算法进行改进并应用于模型的优化，建立了结构最优化的RBF网络预测模型，对发动机磨损趋势进行外推预测。实例仿真结果表明，相比SVM预测模型、BP网络预测模型及传统RBF网络预测模型，本文方法建立的RBF网络预测模型具有更高的预测精度，预测结果与发动机实际监测数据相一致。最后，依据摩擦学理论，对磨损模式与磨粒特征进行了分析，介绍了磨粒特征参数体系。对铁谱磨粒样本建立识别模型进行识别，通过实例仿真选取最优建模方法，并采用改进的粒子群算法对模型进行优化，建立了参数自适应SVM磨损模式识别模型。通过对磨粒样本进行仿真实验，识别正确率达到98%，并与BP神经网络方法进行对比，结果表明了该方法的有效性及优越性。

航空发动机滑油油量测量关键技术的研究

作者： 张广涛   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 滑油油量测量方法　　姿态角　　油位高度　　神经网络  

描述： 不断被消耗。为确保供给发动机足够多的滑油，对发动机滑油油量进行实时在线测量是保证发动机正常工作的必要条件。目前我国现役航空发动机均无滑油油量在线测量系统，国内发动机滑油油量在线测量技术还不成熟，尚需

航空发电机状态趋势分析技术研究

作者： 赵云龙   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： q)模型　　优化算法　　航空发电机   1)模型　　ARMA(p   趋势分析　　GM(1  

描述： 剩余使用寿命可以及时获取航空发电机状态及寿命信息,为保障其安全可靠运行,从而提高飞机的战斗能力奠定基础,具有广阔的应用前景。本文针对某型航空发电机展开状态趋势分析技术研究,并预测其剩余使用寿命。通过

航空发电机健康状态预测技术研究

作者： 王莹玉   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： S证据理论   航空发电机　　健康状态　　单项预测　　组合预测　　D  

描述： 航空发电机作为飞机供电系统的一个重要组成部分,是飞机各系统正常工作的基石,研究并实现航空发电机健康状态的早期预测,可以及时掌握发电机健康状态的变化趋势,从而可保障飞机的飞行安全,提高其作战效能。本文以某型真实军用航空发电机为具体研究对象,对其健康状态的有效预测进行了深入研究。通过采用真实航空发电机专用加速寿命试验平台对发电机进行长期使用寿命试验,获取了输入转速、负载、电压、进出口油温、进出口压力和注油压力等健康状态表征参数,在对试验数据预处理的基础上,本文将最小二乘支持向量机预测和灰色预测理论引入到航空发电机健康状态的预测研究中,深入分析其预测过程,设计预测算法,并通过软件编程实现其预测效能,得到预测结果。试验结果表明,最小二乘支持向量机预测平均误差为7.02%,灰色预测平均误差为19.22%。由于灰色模型预测误差较大,不能满足预测要求,因此,将引入神经网络组建灰色神经网络模型对航空发电机健康状态进行预测,预测平均误差为9.86%,证明预测效果明显提高。在航空发电机健康状态预测过程中,由于单项预测模型利用信息的不充分性,不能准确反映发电机状态的变化趋势,同时,基于组建灰色神经网络模型的思想,为使预测结果能够更真实、准确、全面的反映航空发电机的健康状态,本文引入变权组合预测模型,对航空发电机健康状态进行了预测研究,并且在权重分配的计算上将D-S证据理论思想应用其中,与传统的权重分配组合模型进行对比。试验表明,基于D-S证据理论权重分配的组合预测平均误差为6.35%。预测效果达到了期望的目标,从而验证组合算法的合理性。

航空发动机磨损趋势智能预测技术研究

作者： 王蕾   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机　　滑油　　磨损　　趋势预测　　RBF网络  

描述： 航空发动机作为飞行器的重要组成部分,目前在追求高性能低成本的同时导致发动机零部件长期工作在高速、高负荷的恶劣环境下,更容易因疲劳或磨损引起发动机故障,因此对发动机运转部件的磨损趋势进行预测,尽可能将隐患消除在萌芽状态,对于保证发动机安全有效运行具有重要意义。本文首先对反映发动机运行状态信息的滑油光谱分析数据进行处理,通过对常用的趋势预测模型进行比较分析,结合数据特征选用径向基函数(RBF)网络模型进行预测。然后引入混沌理论中C-C方法同步确定嵌入维数和时间延迟,重构相空间,采用正交最小二乘算法建立RBF网络模型。针对RBF网络核函数的宽度参数影响预测精度的问题,采用遗传算法优化RBF网络获得最优参数。实例仿真结果表明经遗传算法优化的RBF网络模型较传统模型泛化能力更高,预测误差更小,能够正确反映滑油光谱数据的变化趋势。滑油铁谱分析数据是反映航空发动机运转部件磨损状态的又一重要信息源。由于铁谱分析数据受许多复杂因素的影响,单一模型预测精度相对较低,针对这个问题提出了RBF网络变权重组合预测(RBFNN-VWCF)模型,利用RBF网络将BP网络模型和SVM模型的预测结果进行变权重组合,并采用遗传算法优化RBF模型参数。仿真结果表明RBFNN-VWCF模型充分利用了参与组合预测的两种子模型的有效信息,更客观地反映发动机零部件的磨损趋势,预测结果更为稳健,具有较强的工程实用价值,为发动机下一步的维修决策提供了有力支持。最后,本文在VC++6.0、SQLSever 2005和Matlab 7.0的环境下开发航空发动机磨损趋势预测系统,主要包括用户管理、记录管理、数据库管理和趋势预测等子模块,实现了发动机滑油分析数据变化趋势的智能预测,根据预测结果对发动机磨损零部件进行初步诊断。该系统界面友好,功能完善,具有一定的实用价值。

面向数字化制造的航空导管逆向建模技术的研究

作者： 刘明星   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 导管　　数字化制造　　逆向　　CATIA　　二次开发  

描述： 生产不利。如今数字化制造技术快速迅速，飞机的数字化制造也越来越受到人们的青睐，它有很多传统制造方法没有的优点，比如制造精度高，生产效率高，节省资源，降低生产成本等。而飞机的数字化制造首先应该解决的就是导管

航空发动机大修过程中关键部件清理技术研究

作者： 肖咏   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机匣　　FLUENT　　涂层　　磨料水射流　　清理  

描述： 机匣作为整个发动机的基座，是航空发动机的重要零件之一。在发动机大修的过程中，机匣表面涂层都是需要先进行清除，然后重新附着。在清除涂层的过程中，需要一种能够保证高速有效的清除涂层，同时又对机体本身不产生损伤的加工工艺和方法，这里我们采用磨料水射流的方式来满足需求。本文利用FLUENT软件，对水射流喷嘴内外流场进行了详细的分析，主要研究了喷嘴收缩角，聚焦管长度，喷嘴出口直径对水射流流场特性的影响，并进行涂层去除试验。分析得出如下结论：水射流喷嘴收缩角选择在15°为最佳，聚焦管长度选择在95mm左右为最佳，在压力足够的情况下选取较大的喷嘴直径。工件涂层的去除速度与靶距的大小和进给速度的大小成反比关系，与水射流压力的大小成正比关系；喷射角度为75°左右时去除效果最佳；涂层去除速度随着磨料供给速度的增大先增大后减小，在450g/min时效果最佳；磨料颗粒度为80#时去除效果最好。通过生产作业试验研究发现，作业压力、进给速度与靶距这三个重要参数对涂层去除质量有密切的关系。压力为30MPa时，涂层去除速度为7.8mm2/s，去除效率为3381mm2/kW·h；压力40MPa时，涂层去除速度为28.5mm2/s，去除效率为8023mm2/kW·h；压力50MPa时，涂层去除速度为38.0mm2/s，去除效率为7655mm2/kW·h；压力60MPa时，涂层去除速度为45.0mm2/s，去除效率为6896mm2/kW·h。从提高涂层去除速度这一方面考虑，作业压力越大，则速度越快。但考虑到压力越大，成本也越高，所以按照涂层去除效率来考虑，作业压力可以选择在40-50MPa，靶距15-20mm，进给速度5mm/s。