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根据【检索词:航空铝合金 预腐蚀损伤 小裂纹 裂纹扩展】搜索到相关结果 117 条
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知识管理在航空航天企业质量审核中的应用
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作者:
周丽
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
业务流程导向
质量审核
知识管理
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描述:
航空航天产品的研制是一个复杂的系统工程,伴随着质量审核业务的发展,知识管理在工作中需求越来越迫切。本文分析了目前的知识管理研究现状,提出了基于业务流程导向的知识管理方法,并阐述了其实现形式和方法,对知识管理在航空航天企业质量审核中的应用提供了参考。
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国内外航空发动机企业信息化发展概述
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作者:
王寿菊
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
统一IT架构
人工智能
大数据
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描述:
信息化是企业持续发展的推动力,本文介绍了国外先进航空发动机企业信息化发展概况,总结分析国内航空发动机企业信息化的现状,通过对标先进,找准差距和不足,并对中国航空发动机企业信息化的发展规划给出了相应建议。
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通用航空飞机动力装置的故障树模型诊断分析
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作者:
李志民
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
故障树
故障树模型
飞机发动机
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描述:
近几年国内航空业发展迅猛,尤其是通用航空领域突飞猛进,活塞发动机在通用航空领域扮演着尤为重要的角色。飞机活塞发动机与其他机械发动机相比较由于飞机活塞发动机长期处在极端苛刻的环境下工作,发生故障
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知识管理在航空航天企业质量审核中的应用
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作者:
周丽
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
业务流程导向
质量审核
知识管理
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描述:
航空航天产品的研制是一个复杂的系统工程,伴随着质量审核业务的发展,知识管理在工作中需求越来越迫切。本文分析了目前的知识管理研究现状,提出了基于业务流程导向的知识管理方法,并阐述了其实现形式和方法,对知识管理在航空航天企业质量审核中的应用提供了参考。
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国内外航空发动机企业信息化发展概述
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作者:
王寿菊
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
统一IT架构
人工智能
大数据
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描述:
信息化是企业持续发展的推动力,本文介绍了国外先进航空发动机企业信息化发展概况,总结分析国内航空发动机企业信息化的现状,通过对标先进,找准差距和不足,并对中国航空发动机企业信息化的发展规划给出了相应建议。
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航空发动机气路故障的智能诊断方法研究
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作者:
陈泉杉
陈文会
任鹏
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
智能诊断方法
气路故障
航空发动机
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描述:
航空发动机设备的稳定运行对于飞机飞行安全而言有着极其重要的作用,一旦航空发动机出现故障问题未能被及时发现和处理,则极有可能会引发严重的安全事故,因此工作人员应积极引进智能故障诊断方法,提高对发动机设备气路故障的诊断效率,从而更好地保障飞机安全飞行。
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航空发动机生产过程设计制造协同研究与应用
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作者:
郭荣飞
陈伟
李晓艳
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
并行工程
设计制造协同
研发体系
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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。
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基于系统工程的航空发动机安全性评估追溯模型框架
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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:
2021
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
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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
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基于系统工程的航空发动机安全性评估敏感性分析
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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:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
系统工程
航空发动机
安全性评估
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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
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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作者:
温海茹
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
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
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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。
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