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根据【检索词:航空发动机 状态监视系统EMS 软件】搜索到相关结果 48 条
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基于贝叶斯网络的航空发动机故障诊断研究
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作者:
徐嫄乐
缪志松
姜哲
来源:
航空计算技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
蒙特卡罗仿真
航空发动机
贝叶斯网络
故障诊断
气路系统
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描述:
针对航空发动机气路系统故障诊断,采用贝叶斯统计方法,建立气路部件健康参数与测量参数残差构成的贝叶斯网络模型,采用离散化方法计算得到贝叶斯网络中各个节点的条件概率分布,结合测量残差的实测信息,实现气路
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飞机多状态更改控制模型设计与应用
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作者:
李强
赵攀
刘雅星
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
基线维护
多状态更改
技术状态管理
工程更改
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描述:
为实现飞机研制过程中零部件多状态更改业务并行进行,通过分析工程更改中多状态更改与单状态更改的异同,从更改影响分析、更改场景规划、基线维护、更改过程控制等方面分别详细阐述了多状态更改的管理控制过程,提出了一种飞机多状态更改控制模型,支撑了型号研制中的多状态并行更改业务,加快了工程研制进度。
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飞机多状态更改控制模型设计与应用
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作者:
李强
赵攀
刘雅星
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
基线维护
多状态更改
技术状态管理
工程更改
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描述:
为实现飞机研制过程中零部件多状态更改业务并行进行,通过分析工程更改中多状态更改与单状态更改的异同,从更改影响分析、更改场景规划、基线维护、更改过程控制等方面分别详细阐述了多状态更改的管理控制过程,提出了一种飞机多状态更改控制模型,支撑了型号研制中的多状态并行更改业务,加快了工程研制进度。
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基于统计的飞机滑行状态识别方法及油耗研究
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作者:
谢春生
余志伟
来源:
航空计算技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
QAR数据
滑行
燃油流量
状态识别
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描述:
飞机地面滑行状态及其合理设定推力是准确计算污染物排放和地面滑行路径优化的基础。采用大量机载QAR数据,通过对数据插值填补空白项,构建CCSD算法识别滑行状态并研究其与推力的关系。经研究表明,飞机在
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民用航空发动机LTO循环的NO_x排放评估
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作者:
王胜宇
孙有朝
李龙彪
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
排放
氮氧化物
评估方法
CAEP
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描述:
研究国际适航部门和航空环保组织对航空发动机NO_x排放制定的标准,结合相关适航规章要求,参考现役先进的航空发动机的污染排放水平,确定我国某发动机验证机在单次LTO循环中应满足的NO_x排放值。通过
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民用航空发动机LTO循环的NO_x排放评估
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作者:
王胜宇
孙有朝
李龙彪
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
排放
氮氧化物
评估方法
CAEP
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描述:
研究国际适航部门和航空环保组织对航空发动机NO_x排放制定的标准,结合相关适航规章要求,参考现役先进的航空发动机的污染排放水平,确定我国某发动机验证机在单次LTO循环中应满足的NO_x排放值。通过
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航空发动机棒状静电传感器感应特性数值仿真
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作者:
郭家琛
左洪福
姜衡
钟志荣
刘全
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
数值模型
棒状传感器
航空发动机
静电监测
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描述:
针对以往仿真研究的不足,介绍了航空发动机气路静电监测原理并建立了尾喷管棒状静电传感器的数值计算模型。受数字信号采样思路的启发,以MATLAB为工具模拟带电颗粒物动态运动过程,基于构建的数值计算模型对
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基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
付强
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
时间序列预测
性能退化分析
GRU神经网络
剩余寿命预测
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描述:
针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多
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航空发动机棒状静电传感器感应特性数值仿真
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作者:
郭家琛
左洪福
姜衡
钟志荣
刘全
来源:
航空计算技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
测试平台
设计
燃油测量系统
飞机
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描述:
针对以往仿真研究的不足,介绍了航空发动机气路静电监测原理并建立了尾喷管棒状静电传感器的数值计算模型。受数字信号采样思路的启发,以MATLAB为工具模拟带电颗粒物动态运动过程,基于构建的数值计算模型对
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基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
付强
来源:
航空计算技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
学习型工厂
思考与实践
高技能人才培养模式
技师学院
发动机部件
综合职业能力
发动机装配
高技能人才培训
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描述:
针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多