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- 某航空发动机高压转子连接装配仿真分析
- 作者： 冯硕 孙汕民 朱林波 裴世源 陈津 周烁 来源： 航空制造技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 整机振动 航空发动机 装配工艺 装配性能 高压转子 装配仿真
- 描述： 航空发动机高压组合转子(包括高压压气机转子和高压涡轮转子),基于堆叠机理和动力学建模方法,使用典型几何特性和不平衡参数,以振动响应为评价目标,对比分析3种高压转子连接装配工艺方法,并研究了端面跳动和不平衡量影响。为装配工艺优化提供了一定机理支持,并希望为整机振动排故提供借鉴或启发。
- 航空发动机及其控制系统的建模与实时仿真技术
- 作者： 张天宏 吴宋伟 来源： 航空制造技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 无人机 像控点 空中三角测量 航空摄影
- 描述： 建模与仿真技术的应用,可以大幅度提高航空发动机自主研发效率和水平。首先概述航空发动机及其控制系统模型和仿真方法的分类,然后结合实例分别介绍航空发动机和控制系统的建模方法,重点介绍了控制系统的硬件在环和半物理实时仿真试验技术,最后对航空发动机及其控制系统建模与仿真当前所面临的挑战进行了分析和展望。
- 基于航空发动机脉动装配的智能管控技术研究
- 作者： 魏小红 颜建兴 金梅 杨卓勇 张磊 刘志军 来源： 航空制造技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 脉动装配生产线 智能管控系统
- 描述： 脉动装配生产组织模式能够有效提高航空发动机装配的质量和效率。通过对国产航空发动机脉动装配生产组织模式的需求分析,提出生产资源的精准配送是保证生产线实现脉动装配的关键。梳理国内外智能制造生态标准,结合
- 基于航空发动机脉动装配的智能管控技术研究
- 作者： 魏小红 颜建兴 金梅 杨卓勇 张磊 刘志军 来源： 航空制造技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 脉动装配生产线 智能管控系统
- 描述： 脉动装配生产组织模式能够有效提高航空发动机装配的质量和效率。通过对国产航空发动机脉动装配生产组织模式的需求分析,提出生产资源的精准配送是保证生产线实现脉动装配的关键。梳理国内外智能制造生态标准,结合
- 航空发动机用聚酰亚胺复合材料研究与应用
- 作者： 王婧 廉一龙 韩秀峰 来源： 航空制造技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 聚酰亚胺 发动机 复合材料 衬套
- 描述： 综述了聚酰亚胺复合材料的研究进展和在航空发动机领域的应用现状。重点介绍了PMR型聚酰亚胺树脂基复合材料的性能特点及其在成熟发动机型上的应用情况,论述了聚酰亚胺复合材料衬套的制备技术、典型产品
- 航空发动机叶片矩形阵列磨削加工技术
- 作者： 陈志同 张云 刘瑞松 石竖鲲 姜绍西 李深亮 金秀杰 来源： 航空制造技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 阵列加工 磨削工艺 复杂型面 薄壁叶片 残余应力
- 描述： 航空发动机高压压气机叶片弯扭严重、进排气边小、材料加工难度大、精度要求高,采用常规锻造、辊轧、铣削、电解加工方法极难在高效率、低成本的前提下保证其几何精度和表面质量。而常规多轴联动磨削效率过低,且
- 航空发动机高压转子关键装配参数仿真分析
- 作者： 李琳 刘浩 朱林波 周烁 来源： 航空制造技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 整机振动 航空发动机 关键装配参数 同心度 相位优化 装配仿真
- 描述： 航空发动机高压转子由高压压气机（HPC）转子和高压涡轮（HPT）转子组成，而同心度指标是高压转子最为关键的装配参数，直接影响整机振动水平，但检测技术手段落后，表现为测量误差大、稳定性差。开发基于
- 航空发动机叶片阵列抛光轨迹调整技术研究
- 作者： 张云 陈志同 朱正清 来源： 航空制造技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 同步抛光 阵列机床 航空发动机叶片 轨迹调整 抛光工艺
- 描述： 航空发动机叶片的高效率自动化抛光是替代人工打磨、保证精加工型面质量的重要手段。本研究在前期研制的阵列加工机床上,针对多主轴阵列抛光时由批量叶片制造误差引起的抛光轨迹自动化调整需求,开展待抛光叶片变形
- 面向航空发动机油路密封管件的高鲁棒性视觉定位算法研究
- 作者： 崔俊佳 刘枭 赖铭 王绍螺 蒋浩 李光耀 来源： 航空制造技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO 机器视觉 孪生网络 视觉定位 Siamese 变化检测网络
- 描述： 航空航天行业零部件种类繁多、定制化程度高，难以进行定位夹具的开发。视觉定位技术是智能制造中的关键一环，该技术基于机器视觉确定工件位置，不需要定位夹具，能够被广泛运用于各种工况。但现有视觉定位算法只适用于少数种类的零件，泛用性不高。本文提出了一种基于YOLOv5s目标检测网络和Siamese孪生网络的新型视觉定位算法（YOLO–Siamese变化检测网络）。网络引入ConvDiff（卷积差分）模块来提升变化检测网络的特征提取效果，并采用半监督学习方法对模型进行训练。试验表明，在没有使用目标工件数据集的条件下，算法在验证集上的AP@0.5达到了99.3%,AP@0.5:0.95达到了89.6%，单帧推理时间为16.13 ms。该算法无需目标工件数据、定位精度高、运算速度快，提高了视觉定位算法的鲁棒性和泛用性。