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根据【检索词:
冰 发动机叶片 转速 环境温度
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科学通报
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关键词
航空
发动机
转速
传感器波形畸变问题研究
作者:
段晓帅
何青林
来源:
内燃机与配件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
波形畸变
分布电容
转速传感器
测量间隙
音轮齿形
描述:
针对某型航空
发动机
上磁电式
转速
传感器输出信号在电缆传输过程中发生波形畸变的问题进行研究,研究对象覆盖了
转速
测量子系统中各关键对象。使用数学建模、试验验证、仿真分析等多种研究方法,获取了
转速
传感器
某型航空
发动机
转速
测量异常跳变故障分析与解决
作者:
段晓帅
邓天雨
来源:
传感器世界
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
数学建模
异常跳变
分布电容
转速传感器
描述:
某型航空
发动机
在地面台架试车时,在起动和停车阶段发生
转速
采集结果异常跳变的问题,且问题每次均在固定的单个通道出现。通过对问题案例
转速
传感器信号在传输链路上的波形进行测试,确定问题原因为
转速
传感器信号
高
转速
差航空摩擦离合器的接合特性与控制策略研究
作者:
陈志
施宗材
朱楚
张迎东
来源:
机械设计与制造
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
接合特性
干式摩擦离合器
高转速差
控制策略
描述:
摩擦离合器是航空飞行器动力系统的关键部件,其接合过程中的动力学特性直接影响航空飞行器的灵活性、平稳性和安全性。在高
转速
差接合情况下,摩擦离合器接合过程
转速
变化大、接合冲击大、非线性因素复杂,如何实现
航空
发动机
叶片
飞脱装置设计
作者:
宁培杰
来源:
航空动力
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
发动机叶片
描述:
航空
发动机
在运转过程中,制造缺陷、材料疲劳或外物撞击(如吞
冰
、鸟撞)等因素可能会导致
发动机
叶片
断裂,脱落的碎片可能会打坏机匣、附件或其他
叶片
,甚至击穿飞机机体,严重影响飞行安全。因此,
叶片
飞脱是
航空
发动机
涡轮
叶片
故障检测荧光线性显示分析
作者:
余郅
王清艳
来源:
无损检测
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
荧光渗透检测
涡轮叶片
裂纹
改进措施
描述:
某型航空
发动机
试车后故障荧光渗透检测时,发现某级涡轮
叶片
存在线性显示。为了确定该线性显示的形成原因,对显示部位进行剖切及理化检测分析后确定:该线性显示为热裂纹,裂纹产生于铸造过程,且在试车过程中未出
航空
发动机
叶片
装配执行过程智能检测及AR引导
作者:
张杰
王淑侠
何卫平
李江红
吴世鑫
魏兵钊
王满贤
来源:
计算机集成制造系统
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
后处理
增强现实
光学字符识别
装配执行过程
航空发动机叶片
描述:
为了提高航空
发动机
叶片
装配执行过程的作业智能化程度,提出一种航空
发动机
叶片
装配执行过程智能检测及AR引导方法,该方法包括
叶片
编码识别、物料AR出入库和齐套摆放过程状态检测三个环节。针对航空
发动机
叶片
航空
发动机
叶片
粗糙度测量方法研究
作者:
张学仪
何小妹
王一璋
马鹏谋
来源:
计测技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
发动机叶片
坐标测量机
计量学
粗糙度
描述:
航空
发动机
叶片
表面弯扭大,加工过程中难以保证表面粗糙度一致。针对现阶段粗糙度测量方法在测量
叶片
时缺少测量位置和方向的定义,导致测得的粗糙度值无法判定
叶片
粗糙度合格性的问题,开展了
叶片
粗糙度测量方法
航空
发动机
风扇
叶片
爆破飞断主动控制技术
作者:
王海舟
陈国栋
祝昭丹
姜晓斌
赵诗杨
来源:
航空发动机
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
爆破飞断
包容性试验
风扇叶片
试验验证
描述:
为了实现在风扇机匣包容性试验中对
叶片
飞断
转速
的精确控制,开展了
叶片
飞断主动控制技术研究。提出了一种风扇
叶片
爆破切割飞断的方法,进行了风扇
叶片
榫头的装药结构设计以及应用爆破技术的可行性分析;设计了遥控
航空
发动机
叶片
检测验收技术
作者:
张文龙
来源:
产品可靠性报告
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空
叶片缺陷检测
发动机
验收
描述:
航空
发动机
叶片
是飞机
发动机
的核心部件之一,对其进行定期的缺陷检测验收是确保
发动机
安全可靠运行的重要环节。本文通过综合分析现有的航空
发动机
叶片
检测验收技术标准、评价分析软件及技术,进而提出构建
叶片
检测
基于SW/YOLO模型的航空
发动机
叶片
损伤实时检测
作者:
何宇豪
曹学国
刘信良
蒋浩坤
王静秋
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
实时检测
叶片损伤
深度学习
目标检测
孔探检测
描述:
孔探检测技术是航空
发动机
叶片
损伤检测的主要手段,但目前依赖人工操作,耗时耗力。本文提出了一个孔探视频检测的SW/YOLO模型,该模型包括输入端、主干网络、颈部网络、头部网络4个模块。首先,在主干网
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