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关键词
- 基于经验模态分解与独立成分分析的航空瞬变电磁去噪方法研究
- 作者： 李杰 来源： 长安大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 去噪 经验模态分解 噪声 航空瞬变电磁法 独立成分分析
- 描述： 基于经验模态分解与独立成分分析的航空瞬变电磁去噪方法研究
- 基于POD降阶外推连续时空有限元方法及飞机碰撞快速模拟研究
- 作者： 羊静 来源： 华北电力大学(北京) 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 生物力学 POD降阶 连续时空有限元方法 Stokes方程 快速碰撞模拟 Sobolev方程 模态分析 不可压Navier 非定常Stokes方程
- 描述： 基于POD降阶外推连续时空有限元方法及飞机碰撞快速模拟研究
- 基于熵权约束DEA方法的道路航空应急救援基地布局优化研究
- 作者： 王统伟 来源： 交通与港航 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 熵权法 数据包络分析(DEA) 航空基地 道路应急救援 布局优化
- 描述： 投入和效能产出，建立了基地布局效能的评价指标体系。同时，在对当前各种常用评价方法分析比较的基础上，提出将数据包络分析法(DEA)与熵权法相结合，建立了评价道路航空应急救援基地布局效能的带熵权约束DEA
- 航空发动机轮盘中心孔模拟试验件设计方法及试验验证
- 作者： 魏大盛 冯俊淇 马梦弟 姚利信 王延荣 来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 多轴疲劳 涡轮盘 结构强度 模拟试验件 应力梯度
- 描述： 依据涡轮盘有限元计算结果，确定盘心考核位置处的应力状态，并将周向应力和轴向应力比值以及轮盘中心孔处周向应力沿径向的应力梯度作为设计指标，保证模拟件应力状态与实际轮盘一致。针对轮盘中心孔考核位置，本文共设计两类模拟件：一是反映双轴应力状态的多轴模拟件，二是反映应力梯度的平板缺口模拟件。分别采用两种试验件，结合轮盘实际载荷条件开展低循环疲劳试验，并对试验结果进行统计分析。进而，采用多轴疲劳寿命预测模型及考虑应力梯度影响的寿命预测模型对两种试验件的疲劳寿命进行评估，双轴模拟件的预测结果均在2倍分散带内，平板缺口模拟件的预测结果均在3倍分散带内，此寿命预测结果对实际轮盘设计具有参考价值。
- 基于小波包和EMD的HHT时频分析方法在航空试验器轴承故障诊断中的应用
- 作者： 吕作鹏 罗健 杨晓彤 苏钧聪 李晓玉 占锐 来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 经验模态分解(EMD) 小波包 Huang变换(HHT) 轴承故障频率 航空试验器 Hilbert
- 描述： 为适应高转速要求，航空试验器轴承通常选用陶瓷的球体和复合材料的保持架。这种轴承发热量小，同时保持架材料具有轻且脆的结构特点。轴承振动经过试验器传递到振动传感器后，常规的振动采集与温度监控都很难识别出有效的轴承故障信息，无法对轴承故障进行准确预判。针对这一问题，提出一种基于小波包、经验模态分解(EMD)和Hilbert-Huang变换(HHT)组合的轴承振动信号分析方法。首先，通过小波包对振动噪声的抑制作用，经由EMD方法，对非平稳信号进行平稳化处理；之后，通过HHT时频分析提取出轴承的故障频率。通过将仿真信号和航空试验器的高速工装轴承的故障试验信号进行对比分析，验证了该技术对提取该类轴承故障特征的有效性，可为轴承故障早期诊断方法的研究提供参考。
- 基于参数识别的航空发动机转子典型故障诊断与定位方法研究
- 作者： 李亚伟 来源： 上海交通大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机 卡尔曼滤波 转子动力学 参数辨识 故障诊断与定位
- 描述： 基于参数识别的航空发动机转子典型故障诊断与定位方法研究
- 面向航空发动机复杂机匣深腔测量的机器人位姿优化及关节路径平滑方法
- 作者： 漆琪 杨吉祥 丁汉 来源： 机械工程学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器人测量 无干涉区域 位姿优化 运动光顺 差分进化算法
- 描述： 机器人测量位姿优化及运动光顺的无干涉路径规划方法。首先，基于距离的干涉检测构建测量路径点的无碰撞区域，建立以机器人关节加速度为性能指标，考虑激光束出射方向与曲面法向夹角、机器人关节限位的优化函数，将姿态
- 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%。