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- 浅析航空发动机火警探测系统LSA/FMEA分析及故障隔离
- 作者： 程茵 李松阳 王向辉 来源： 科学技术创新 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 火警探测原理 LSA/FMEA分析 故障隔离
- 描述： 航空发动机安装了火警探测系统，用于检测航空发动机的过热或火警，发出警报通知机组人员采取灭火措施。本文对火警探测系统原理进行阐述，采用LSA/FMEA分析可能发生的故障模式和原因，开展排故分析，提出故障隔离方法。
- 基于RSM/XGBoost和KF的航空发动机RUL预测
- 作者： 李东文 王海瑞 朱贵富 刘翠琴 杨修琦 来源： 空军工程大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 随机搜索算法 航空发动机 XGBoost 卡尔曼滤波 剩余使用寿命
- 描述： 航空发动机精确的剩余使用寿命预测是确保发动机安全服役必须开展的环节。针对复杂工况环境下涡扇发动机的剩余使用寿命预测问题，提出了一种基于极端梯度提升和卡尔曼滤波的寿命预测模型。首先，采用高斯分布对原始
- 中外合作研制项目中的档案工作实践——以航空发动机产品研制项目档案为例
- 作者： 徐曼 来源： 中国档案 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 项目档案 发动机 研制项目
- 描述： 2008年7月15日，中国航发哈尔滨东安发动机有限公司（以下简称“中国航发东安”）与法方签署协议，开始某型号民用发动机的研制工作。作为中国与西方先进航空企业开展的对等合作，中法双方经过多年努力，于
- 基于航空发动机电子控制器的传感器模拟装置设计与实现
- 作者： 周浩锐 陈明安 邓林 齐恬婧 宁小伟 孙海英 来源： 航空维修与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 模拟装置 电子控制器 快速检测 传感器
- 描述： 当前各型电子控制器存在很多相似的传感器信号，在修理工作中通常需要针对各型电子控制器设计研发专用的地面检测设备，导致快速检测工作周期长。本文通过调研，选择某些发动机电子控制器的8型传感器进行传感器模拟装置的设计与实现，通过分析控制电路原理、传感器特性等内容，结合数字电路设计技术，研制了一套传感器模拟装置，并应用于该型电子控制器的检修工作中，大大缩短了快速检测工作周期，不仅为装备的维护提供了设备支撑，其扩展性和轻便性还能满足外场的地面检测、试验等多方面需求。
- 某型航空发动机压气机静子组件载荷、强度、固有振动及叶片断裂故障分析
- 作者： 钟柳花 钟杰 苟刚 佘航宇 游旭佳 来源： 航空维修与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 固有振动 疲劳断裂 强度 压气机静子叶片 载荷
- 描述： 针对某型航空发动机在服役过程中出现的压气机静子叶片断裂故障，通过对载荷、强度、固有振动、叶片微观组织等进行检测，对压气机静子叶片断裂故障进行分析。分析结果表明，该型发动机的压气机一级静子叶片断裂性质
- 航空发动机增压式离心通风器流动与分离特性研究
- 作者： 姜乐 陈以彪 李炎军 李贵林 刘涛 来源： 航空学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 增压式离心通风器 压差 敏感性分析 分离效率 最小分离直径
- 描述： 航空发动机滑油系统的精细化设计依赖于对关键部件工作性能的理解，这其中包括影响轴承腔压力和滑油消耗的通风器。为研究航空发动机气动增压式离心通风器的流动与分离特性，通过数值仿真获得了设计参数对压差
- 基于改进好格子点法均匀设计航空发动机高空模拟试验研究
- 作者： 陈超 李江红 赵伟 翟雄飞 刘伟 崔佳航 来源： 价值工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 高空模拟试验 好格子点法 均匀设计
- 描述： 航空发动机高空模拟试验是发动机系统试验的关键环节之一。针对高空台试验因素多、层次复杂的问题，研究改进好格子点法进行均匀设计，并结合遗传算法进行优化设计的试验设计方法。通过典型方案验证，表明相对正交设计的试验优化率可以达到92.593%，本文提出的试验设计方法对于高空台试验是可行的。
- 百团大战 奋勇争先——为加快航空发动机自主研制凝聚强劲的青年创新力量
- 作者： 向巧 来源： 航空动力 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 发动机 百团大战
- 描述： 习近平总书记在党的二十大报告中明确提出，“创新是引领发展的第一动力，必须坚持深入实施创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势”。航空发动机是“现代工业皇冠上的明珠”，是保障
- 基于Bi/GRU模型的航空发动机外部液压管路故障诊断研究
- 作者： 黄续芳 赵平 冯铃 张丽 来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路 故障诊断 深度学习 Bi/GRU模型
- 描述： 针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题，提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的深度学习液压管路故障诊断方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取，基于同一含噪声的液压管路振动实测数据，输入到Bi/GRU、GRU、RNN、SVM、BPNN等5种故障诊断模型中进行训练。最后，为了进一步展示Bi/GRU模型对于航空液压管路不同故障类型特征的学习能力，利用t/SNE降维算法进行液压管路特征可视化。结果表明：基于Bi/GRU航空故障诊断方法能达到99.60%的准确性，明显优于GRU等其他4种神经网络模型，Bi/GRU模型在含有噪声的液压管路数据上具备更出色的特征提取能力，可有效地提取出液压管路故障数据特征，从而实现了液压管路故障的智能化识别。