关键词
航空发动机生产过程设计制造协同研究与应用
作者: 郭荣飞   陈伟   李晓艳   来源: 内燃机与配件 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 并行工程   设计制造协同   研发体系  
描述: 产品研发体系建设过程中,选取试点型号,理顺了与设计院所的协同界面,通过协同流程构建、协同制度建设,制造并行介入发动机型号设计过程开展相关应用实践,打破了传统发动机串行模式研制壁垒,实现了设计、制造过程的交互迭代、为降低发动机产品研制周期、提升研制质量、降低研制成本奠定了基础。
基于系统工程的航空发动机安全性评估追溯模型框架
作者: 郭放   吴晶峰   杨子江   杨慧赟   刘嘉伟   闫文辉   来源: 内燃机与配件 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 系统工程   航空发动机   安全性评估   追溯模型框架  
描述: 航空发动机研制是一个反复迭代的过程,安全性评估是研制过程不可缺少的部分。在航空发动机"正向"研制过程中,通过系统性、规范化的分析、设计和验证等工作,可以有效预防灾难事故的发生和减少事故损失,降低
基于系统工程的航空发动机安全性评估敏感性分析
作者: 郭放   杨子江   刘嘉伟   杨慧赟   闫文辉   吴晶峰   来源: 内燃机与配件 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 系统工程   航空发动机   安全性评估  
描述: 本文依据失效状态为"需要时丧失灭火功能"的安全性评估实例为基础,对需要时丧失灭火功能的故障树中的11个底事件进行敏感性分析,分析结果显示事件1燃烧室破裂,事件2涡轮机匣破裂,事件3热区探测器失效
基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
作者: 温海茹   来源: 内燃机与配件 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度学习   剩余使用寿命预测  
描述: 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
航空发动机右部传动部件对放气带提前关闭的影响因素分析及研究
作者: 章宏标   闫志祥   史国华   杨俊   闫庆安   沈军   田慧清   艾军军   来源: 内燃机与配件 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 右部传动链   航空发动机   直齿圆锥齿轮   放气带   异常关闭  
描述: 针对发动机压气机放气带多次出现异常关闭故障,在深入分析故障现象的基础上,通过计量右部传动系统的零部件、发动机转速和离心传感器转速试验检测装置系统的设计、再现故障试车、对齿轮传动的动态传递误差研究
关于航空发动机外购小零件贮存管理办法的研究与探讨
作者: 孙景冬   来源: 内燃机与配件 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   外购小零件   贮存管理  
描述: 探讨了航空发动机研制单位外购小零件的贮存管理办法,分金属件和非金属件两类讨论了小零件的贮存条件、贮存期限、到期检验的相关要求,并提出了超期零件处理的相关建议。
航空发动机故障诊断方法及测试流程分析
作者: 阚德臣   来源: 内燃机与配件 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 故障诊断方法   探讨分析   航空发动机   测试流程  
描述: 航空发动机设备是我国现代航空运输事业在运作发展过程中不可或缺的技术设备类型,积极选择运用适当种类的诊断技术方法,并且制定科学合理的测试流程,做好针对航空发动机设备的故障诊断与测试分析工作,对于
飞机维修时航空发动机滑油系统污染防控措施探析
作者: 谷亚南   陈岷   来源: 内燃机与配件 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 防控措施   航空发动机   滑油系统污染   飞机维修  
描述: 的原因,同时应当结合滑油系统特点采取科学有效措施加强污染控制。本文主要是关于飞机维修航空发动机滑油系统污染防控措施的研究,以供相关专业人士进行参考和借鉴。
航空发动机FADEC系统的喘振自动标定技术
作者: 吴远盛   郑斐华   张琦   来源: 内燃机与配件 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 自动标定   数控系统   喘振   FADEC   传感器漂移  
描述: 发动机喘振故障作为一种多发故障,是航空发动机的一种不稳定工作状态,并在很短的时间内造成机件的严重损坏,严重危及飞行安全。近年来已日渐成熟的全权限数字电子控制系统(FADEC)通过数字化电路在发动机
航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究
作者: 刘伟   周卓峰   黄新阳   来源: 内燃机与配件 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 集成学习   滚动轴承   特征提取   机器学习   故障诊断   旋转机械  
描述: 近年来,随着现代航空发动机信号数据越来越庞大,以往基于信号处理的传统故障诊断方法已经逐步无法满足航空设备“大数据”时代的故障检测要求,在故障检测领域,以人工智能为代表的计算机技术得到了越来越多的应用
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