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根据【检索词:综合测试 全寿命周期保障】搜索到相关结果 1268 条
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航空发动机寿命消耗监测系统:乌克兰哈尔科夫航空航天大学(ХАИ)的做法和经验
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作者:
徐缓
赵元刚
来源:
全面建成小康社会与中国航空发展——2013首届中国航空科学技术大会
年份:
2016
文献类型 :
会议论文
关键词:
航空发动机 寿命消耗监测 算法 程序
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描述:
介绍了乌克兰哈尔科夫航空航天大学在航空发动机寿命消耗监测系统研制方面的经验,该系统能够通过对发动机零件温度状态和应力状态的实时监测,并算寿命消耗情况。还总结了监测算法研制和监测模型识别的基本方法,以及系统程序的主要结构和工作原理。
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非航空电子系统的故障仿真与监控,液压泵的加速寿命试验
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作者:
王少萍
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
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描述:
本课题包括两部分内容,第一部分分阶段非航空电子系统的状态监控及故障仿真软件的研究;第二部分为航空液压泵加速寿命试验方法研究。 本文第一部分详细介绍了非航空电子系统的液压能源系统,刹车防滑系统,燃油
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基于概率特性的航空发动机转动部件高周疲劳寿命评估技术
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作者:
曹智顺
姚建尧
王建军
来源:
第十次全国振动理论及应用学术会议暨第二十四届全国振动与噪声高技术及应用学术会议
年份:
2016
文献类型 :
会议论文
关键词:
高周疲劳 概率共振 寿命评估
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描述:
本文介绍了一种基于概率特性的航空发动机转动部件高周疲劳寿命评估方法。充分考虑概率性因素(载荷、材料、几何),将概率高周寿命评估分为两个层次——概率共振分析和概率损伤分析。概率共振分析考察共振考核
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表面喷丸工艺对航空发动机高承载件低周疲劳寿命计算
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作者:
袁荒
方洁
韩刚
来源:
第十五届全国疲劳与断裂学术会议
年份:
2016
文献类型 :
会议论文
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描述:
随着技术要求的不断提高,零部件的载荷有明显增加,关键部件的疲劳寿命已成为开发新高功效、高推比航空发动机的瓶颈。这就要求我们进一步挖掘材料和加工工艺的潜力,充分利用强化工艺,提高航空发动机关键部件疲劳
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航空发动机关键转动部件疲劳寿命预测与可靠性分析方法
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作者:
甘露萍
来源:
电子科技大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机 寿命预测 疲劳可靠性 认知不确定性 随机不确定性 Copula理论
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描述:
)方法、最大熵方法和疲劳累积损伤理论对其进行疲劳寿命预测与疲劳可靠性分析,以完善和拓展航空发动机关键转动部件现有疲劳可靠性理论方法和体系。本文的主要研究内容及成果体现在以下几个方面:(1)考虑多失效
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自然环境试验在飞机结构日历寿命评估中应用的改进措施
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作者:
张博
张少锋
胡湘洪
欧永
来源:
环境技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
自然环境试验
日历寿命
飞机结构
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描述:
从内在因素、外在因素、保障因素、检测评价的角度,对自然环境试验在飞机定寿、延寿两类工作中的应用案例进行分析,提出改进措施,对自然环境试验在飞机结构日历寿命评估工作中应用水平的提高起到支撑作用。
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2A12航空铝合金多轴疲劳试验及应力准则寿命预测模型研究
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作者:
陈亚军
刘波
刘辰辰
周剑
来源:
中国机械工程
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
多轴疲劳
2A12铝合金
应力准则
寿命预测
模型修正
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描述:
针对多轴疲劳失效问题,选取2A12航空铝合金进行应力幅比变量、相位差变量和平均应力变量的多轴疲劳试验。对常用的3种多轴疲劳应力准则寿命预测模型(即Lee准则、Carpinteri准则和Sines准则
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面向飞机辅助动力装置在翼剩余寿命预测的性能参数扩增方法
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作者:
刘连胜
张晗星
刘晓磊
王璐璐
梁军
来源:
仪器仪表学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
生成对抗网络
辅助动力装置
在翼寿命
参数扩增
故障预测
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描述:
生成器与判别器的优化参数;其次,研究面向APU性能退化参数的扩增方法,为APU的剩余寿命预测提供输入参数;最后,基于中国南方航空股份有限公司机队的APU在翼监测参数,全面验证和评估所提方法的性能。基于
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面向飞机辅助动力装置在翼剩余寿命预测的性能参数扩增方法
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作者:
刘连胜
张晗星
刘晓磊
王璐璐
梁军
来源:
仪器仪表学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
生成对抗网络
辅助动力装置
在翼寿命
参数扩增
故障预测
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描述:
生成器与判别器的优化参数;其次,研究面向APU性能退化参数的扩增方法,为APU的剩余寿命预测提供输入参数;最后,基于中国南方航空股份有限公司机队的APU在翼监测参数,全面验证和评估所提方法的性能。基于
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基于CAE与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
王旭
艾红
来源:
北京信息科技大学学报(自然科学版)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积自编码器
航空发动机
长短期记忆
健康因子
剩余寿命预测
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描述:
通过深度学习方法构建航空发动机的健康状况评估模型,并在此模型基础上进行剩余寿命预测。基于卷积自编码器构建航空发动机的健康因子(health indicator,HI),以其HI值反映健康状况;通过