基于改进TOPSIS的航空发动机维修性评估方法

作者： 詹湘琳   舒龙诚   刘涛   樊智勇   来源： 计算机测量与控制 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   定性指标   维修性评估   定量指标   TOPSIS  

描述： 针对民用航空发动机维修性设计方案优选时缺少对定量指标评估的问题，提出一种基于改进TOPSIS的维修性评估方法。该方法首先根据民用航空发动机的设计准则、相关维修标准和持续适航的约束，构建定性的维修性

航空发动机整机振动测量和分析方法

作者： 刘兵   来源： 计算机测量与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 整机振动   航空发动机   滤波器   窗函数  

描述： 目前国内仍有很多航空发动机试车台使用的是模拟振动测量仪,滤波和积分选择均需针对机型专门定制,灵活性不够,同时也不能分析振动频率,满足不了发动机振动分析的要求;选择合适的振动传感器、振动测量仪并采用

航空发动机整机振动测量和分析方法

作者： 刘兵   来源： 计算机测量与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 整机振动   航空发动机   滤波器   窗函数  

描述： 目前国内仍有很多航空发动机试车台使用的是模拟振动测量仪,滤波和积分选择均需针对机型专门定制,灵活性不够,同时也不能分析振动频率,满足不了发动机振动分析的要求;选择合适的振动传感器、振动测量仪并采用

基于图像处理的航空发动机自适应频谱报警技术研究

作者： 肖娜   关喜峰   孔祥伟   来源： 计算机测量与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   振动信号   包络报警   频段报警  

描述： 在飞行试验中,作为飞行器直接的动力来源,航空发动机的状态监测和故障报警技术是保障飞行试验安全的重要手段,而传统的报警技术存在误报警,准确率不高等问题;针对传统频域报警方法不能包容工况变化,局部特征与

航空飞行试验工程大数据管理与应用思考

作者： 党怀义   来源： 计算机测量与控制 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空   应用研究   飞行试验工程   管理   大数据  

描述： 的航空飞行试验工程大数据管理思想,以试验对象为中心的一体化大数据采集和系统化大数据结构模型,和面向业务的基于SOA的分布式系统框架,便于建立一个综合、全面、开放的试飞工程大数据管理和挖掘应用平台,促进

航空发动机整机振动测量和分析方法

作者： 刘兵   来源： 计算机测量与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 整机振动   航空发动机   滤波器   窗函数  

描述： 目前国内仍有很多航空发动机试车台使用的是模拟振动测量仪,滤波和积分选择均需针对机型专门定制,灵活性不够,同时也不能分析振动频率,满足不了发动机振动分析的要求;选择合适的振动传感器、振动测量仪并采用

航空公司运行控制虚拟仿真多元信息可视化融合方法研究

作者： 罗凤娥   刘安   来源： 计算机测量与控制 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 运行控制   可视化   多元融合   虚拟仿真  

描述： 伴随着我国航空事业的持续扩大,航空业之间的竞争日渐激烈;外部和内部环境的变化将会带来突发事件,如不能及时处理的话都会影响航空公司的日常经营,严重的话甚至会导致破产;通过构建航空公司运行控制应急管理

基于STAMP的航空管制空中危险目标识别方法研究

作者： 王新语   郭占优   来源： 计算机测量与控制 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空管制   空中危险   目标识别   STAMP  

描述： ,识别系统对空中危险目标无法稳定识别,存在空中危险目标识别精度低的问题;为此,提出一种基于STAMP的航空管制空中危险目标识别方法;该方法先利用STAMP模型对航空管制空中危险目标识别系统各组

商用航空发动机生产管控的数字孪生模式探索

作者： 吕延全   来源： 计算机测量与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 规模化批量生产   数字孪生   航空发动机   生产管控   型号研制  

描述： 针对商用航空发动机研制时间周期长、复杂程度高的特点,面向型号研制阶段需求,及规模化批量生产转型的潜在需求,以知识可重用、适航规范质量管理为基础,研究基于数字孪生的生产管控模式,从生产管控的质量、设备

基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究

作者： 薛永亮   陈振林   来源： 计算机测量与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： BP神经网络   预测   故障率  

描述： 以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。