同济大学航空航天与力学学院助理教授王本劲 肩扛“桥梁”责 抵抗“疲劳”感

作者： 王蓉   来源： 中国高新科技 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 力学   同济  

描述： 作为交通基础设施的重要组成部分，桥梁为我国经济社会的发展提供着源源不断的“养料”。近年来，由于交通强国、海洋强国、“一带一路”等新时代战略的驱动，钢桥的发展和应用已成为我国交通基础设施建设的重点发展方向，推动了钢桥的高质量发展与创新实践，也极大地推动了中国交通行业的发展。随着一大批桥梁工程的建成，无论是在设计、建造还是运维等方面，钢结构桥梁均取得了不凡的成就。

服役工况及喷丸强化对航空齿轮钢接触疲劳性能的影响

作者： 李嘉玮   赵新浩   李炎军   吴吉展   魏沛堂   刘怀举   来源： 表面技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 滑差率   接触应力   喷丸强化   服役工况   航空齿轮钢   滚动接触疲劳  

描述： 和显微硬度进行表征,探究喷丸处理后的表面完整性与滚动接触疲劳性能之间的规律。结果 当接触应力由2.5 GPa增至3.0 GPa时,AISI 9310试件的滚动接触疲劳寿命降低了64.7%;当滑差率由

一种考虑多通道检测数据的航空发动机剩余寿命预测方法

作者： 刘翠琴   王海瑞   朱贵富   来源： 机械科学与技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   小波降噪   时间卷积网络   剩余使用寿命   多头注意力机制  

描述： 针对航空发动机传感器检测数据高噪声，多维度，同剩余使用寿命一致衰减特性的问题，本文采用小波降噪（WD）、时间卷积网络（TCN）和多头注意力（MHA）机制，提出一种新的网络结构模型：时间卷积-多头

基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测

作者： 刘源   牛伟   赵建平   来源： 信息技术与信息化 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   预测与健康管理   剩余使用寿命  

描述： 航空发动机作为飞机的重要部件，其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题，提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间

航空用钢丝增强氟塑料软管脉冲载荷下寿命预测方法

作者： 冯凯   史志勇   李明   吴亚东   杜朝辉   来源： 噪声与振动控制 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 软管   寿命预测   钢丝编织   疲劳失效   试验研究   振动与波  

描述： 钢丝编织增强氟塑料高压软管广泛应用于航空发动机管路系统，以航空用某型号软管为研究对象，结合数值和试验的方法，研究其疲劳寿命性能。基于压力载荷下软管应变测量和钢丝尺度软管精细化有限元分析得到压力-钢丝

基于机器学习的航空发动机剩余寿命预测综述

作者： 刘国建   杜冬   邢苗英   翟羽佳   来源： 电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   预测方法   剩余使用寿命  

描述： 阐述航空发动机的数据分析，对航空发动机剩余寿命的预测方法的选择进行分类和对比，探讨航空发动机预测的发展趋势展望。

基于ConvJANET的航空发动机剩余寿命预测及其不确定性量化

作者： 苗永浩   李晨辉   石惠芳   林京   来源： 中国科学:技术科学 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   极大似然估计   不确定性量化   卷积循环神经网络   剩余寿命预测  

描述： 航空发动机技术是衡量一个国家科技水平和工业实力的重要标志,健康状态监测和剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测技术是航空发动机安全服役、经济运行的重要保障.针对

民用航空发动机故障诊断与健康管理现状、挑战与机遇Ⅱ：地面综合诊断、寿命管理和智能维护维修决策

作者： 曹明   王鹏   左洪福   曾海军   孙见忠   杨卫东   魏芳   陈雪峰   来源： 航空学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障融合决策   数字孪生   航空发动机健康管理系统   深度学习   智能视情维护维修   知识图谱   寿命管理  

描述： 需要重点关注的民用发动机EHM研发方向。针对各个EHM功能模块的需求、差距、解决方案进行了深入论证分析，重点讨论了民用发动机EHM“下游”3个模块：地面综合诊断、寿命管理和智能视情维护维修决策的需求、必要性、现状及未来发展趋势和热点技术。

基于堆栈自编码器和DeepAR的航空发动机剩余寿命预测

作者： 李浩   王卓健   李哲   陈煊   李园   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   寿命预测   深度学习   预测模型   数据融合  

描述： 针对现有航空发动机剩余寿命预测大多基于单点预测模式，不能准确给出预测结果置信区间的问题，提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先，堆栈自编码器通过无监督式深度学习对

基于改进生成对抗网络与ConvLSTM的航空发动机剩余寿命预测方法

作者： 陈维兴   常东润   李宗帅   来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 梯度惩罚项   航空发动机   条件式生成对抗网络   Wasserstein距离   剩余寿命预测  

描述： 针对航空发动机运行周期内故障数据难以采集而造成的数据失衡等问题，提出一种基于Wasserstein距离与梯度惩罚措施的条件生成对抗网络与卷积长短时记忆网络相结合的预测模型。首先，使用WCGAN-GP模型学习预处理后的时序数据的深层分布特征；然后，利用生成器生成故障样本并与真实样本混合，作为训练集输入到基于ConvLSTM网络的预测模型中进行训练。基于C-MAPSS数据集开展验证比较，结果表明：与单一真实样本训练预测模型相比，使用混合数据时性能指标RMSE和Score平均下降了12.65%和48.95%。