广西无线电监测站完成春运期间航空及铁路专用频率保护工作

作者： 卓航臣   来源： 中国无线电 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 移动监测车   无线电监测站   频率保护  

描述： 设备对民航、铁路相关频段、频率监测累计近6000小时，保障了民航及铁路无线电专用频率的安全使用，圆满完成保障任务。

航空发动机典型弯管的模态分析

作者： 王志国   来源： 中国民航大学学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   弯头长度   振动特性   弯管   弯角  

描述： 为解决航空发动机不同结构弯管振动带来的运行异常问题，以弯角和弯头长度为参数构建弯管分析模型，采用振动模态方法计算不同弯角和弯头长度下的弯管振动特性，同时对不同弯管模型进行振动模态试验，并将试验结果

春秋航空财务分析报告

作者： 杨凤祯   来源： 河北企业 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 财务分析   财务结构   春秋航空  

描述： 随着经济全球化的增强，跨区域经济活动日益频繁，航空运输业在我国经济发展中的地位日趋重要。通过哈佛分析框架，对春秋航空的财务发展状况进行分析。其中结合PEST与SWOT分析法研究企业内外部环境状况

航空齿轮的疲劳寿命分析

作者： 刘怡   陈玲萍   来源： 现代机械 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空齿轮   ABAQUS仿真   应力计算  

描述： 给出了一种利用有限元仿真软件求解航空分扭级和并车级齿轮在啮合过程中的最大接触应力和最大弯曲应力的变化情况的方法。通过不同应力计算标准计算出航空齿轮的最大接触应力与齿根处的最大弯曲应力，并与仿真结果

某航空附件轴承故障分析

作者： 王多亮   徐俊   郭帅   来源： 哈尔滨轴承 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 早期疲劳剥落   接触应力   深沟球轴承  

描述： 某航空附件轴承在试验过程中发生早期疲劳剥落，针对其失效现象做了检测、分析，确定试验过程中出现的附加载荷造成接触应力过大是导致早期疲劳剥落的主要原因。

基于故障树分析法的海战场中舰载航空弹药保障风险源识别

作者： 杨春周   宋凯   苏丹   来源： 中国设备工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 风险源识别   故障树   舰载航空弹药  

描述： 舰载航空弹药的保障能力是水面舰艇战斗力的关键因素之一。为有效识别海战场中舰载航空弹药保障的风险，结合海战场环境特点，划分舰载航空弹药保障作业流程，采用故障树法对影响安全的因素进行分析，识别出5方面共18项风险源，为开展舰载航空弹药保障安全风险评估工作提供了一定的理论依据。

基于熵权系数与TOPSIS法的航空发动机敏感性分析

作者： 张旭晨   卜旭东   来源： 工程与试验 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 熵权   航空发动机   敏感性分析   TOPSIS  

描述： 针对部分发动机试验中测量参数不足、无法满足建模过程中模型修正方程的问题，基于多目标决策问题的思想，提出了一种量化方式，将熵权法与TOPSIS法相结合，对发动机部件特性修正因子与试验测量参数的综合敏感性进行量化，并通过实例验证，证明该方法合理有效。

基于故障树分析法的航空运输中隐含危险品安全风险研究

作者： 陈晨   来源： 民航学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障树   航空运输   隐含危险品  

描述： 航空运输中隐含危险品一旦被当做普通物品进行运输，则会威胁到随后每一个操作环节。近几年航空运输中隐含危险品不安全事件频繁发生，给航空运输带来较大的风险。本文采用事故风险分析法故障树法对航空运输客运

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： 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。

EMD-AR和GRNN算法下的航空液压泵多模态故障诊断分析

作者： 郭文军   张自来   陈丽君   来源： 液压与气动 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： AR   多模态   故障诊断   液压泵   神经网络   EMD  

描述： 针对新一代飞机高综合化、高复杂度和高耦合性导致的传统推理故障诊断策略难以满足现代维修保障需求的问题，开展基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)的飞机液压泵智能化故障诊断研究。构建经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)与自回归(Autoregressive, AR)相融合的深度特征提取方法，提升原始信号的隐层故障特征筛选能力；再将增强后的隐层特征与GRNN相结合进行神经网络训练，提升智能诊断模型的识别精度。实验结果表明，EMD-AR-GRNN智能诊断模型能快速、准确地诊断出液压泵各故障模态，对保障设备的安全运行，提升系统可靠性具有重要的意义。