关键词
航空发动机剩余使用寿命预测研究
作者: 王昊   来源: 大连理工大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   回声状态网络   相似性方法   剩余使用寿命   自适应提升算法  
描述: 航空发动机剩余使用寿命预测研究
航空发动机主轴承疲劳寿命预测及可靠性分析
作者: 余奥迪   来源: 电子科技大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 主轴承   航空发动机   可靠性分析   平均应力   疲劳寿命  
描述: 航空发动机主轴承疲劳寿命预测及可靠性分析
基于ALK-MCS算法的航空发动机轴承可靠性分析
作者: 黄洪钟   童辉   邓智铭   钱华明   李彦锋   郭超   来源: 电子科技大学学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: ALK   Kriging代理模型   航空发动机   可靠性分析   MCS   圆柱滚子轴承  
描述: 作为航空发动机的关键部件,主轴圆柱滚子轴承的可靠性水平直接影响航空发动机性能的稳定性与服役的安全性,因此准确分析主轴圆柱滚子轴承的可靠性至关重要。然而,圆柱滚子轴承的失效行为复杂,其可靠性分析
双重失效模式下民用航空发动机高压涡轮叶片报废特性与可靠性分析
作者: 刘政   谢立   张继君   龙长江   江宽   来源: 航空动力学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 双重失效模式   报废率   失效分布   高压涡轮叶片   可靠性  
描述: ,得到了涡轮叶片失效分布与寿命期望的计算方法。基于大量涡轮叶片的观测数据,拟合出涡轮叶片按CSN计的失效分布,研究发现:某型民用航空发动机在成熟期内,第1级高压涡轮叶片失效规律服从指数分布,而第2级服从可靠性统计中不常见的指数-指数分布。
双重失效模式下民用航空发动机高压涡轮叶片报废特性与可靠性分析
作者: 刘政   谢立   张继君   龙长江   江宽   来源: 航空动力学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 双重失效模式   报废率   失效分布   高压涡轮叶片   可靠性  
描述: ,得到了涡轮叶片失效分布与寿命期望的计算方法。基于大量涡轮叶片的观测数据,拟合出涡轮叶片按CSN计的失效分布,研究发现:某型民用航空发动机在成熟期内,第1级高压涡轮叶片失效规律服从指数分布,而第2级服从可靠性统计中不常见的指数-指数分布。
航空发动机剩余使用寿命预测方法的融合与比较
作者: 黎明   宋海龙   苟江   来源: 智能计算机与应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 信息熵   航空发动机   随机森林   剩余使用寿命   融合预测  
描述: 航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障预测与健康管理(PHM)技术需求极为迫切,剩余使用寿命(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机剩余使用寿命进行预测,首先
航空发动机剩余使用寿命预测方法的融合与比较
作者: 黎明   宋海龙   苟江   来源: 智能计算机与应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 信息熵   航空发动机   随机森林   剩余使用寿命   融合预测  
描述: 航空发动机的性能变化将直接影响飞机的安全运行,对故障预测与健康管理(PHM)技术需求极为迫切,剩余使用寿命(RUL)预测是PHM的核心技术之一。本文采用多种预测方法对发动机剩余使用寿命进行预测,首先
基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及故障诊断研究
作者: 赵舒安   来源: 重庆邮电大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 时间序列   航空发动机   故障诊断   剩余使用寿命预测  
描述: 基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及故障诊断研究
基于Transformer的多特征融合的航空发动机剩余使用寿命预测
作者: 马依琳   陶慧玲   董启文   王晔   来源: 华东师范大学学报(自然科学版) 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命  
描述: 发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对航空发动机做准确的剩余使用寿命预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同
双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法
作者: 苗青林   张晓丰   高杨军   刘显光   秦丕胜   来源: 空军工程大学学报(自然科学版) 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度卷积神经网络   最大相关系数   双通道   剩余使用寿命  
描述: 提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法,用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上,应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪;通过数据切片,将数据片标签设置为最后一个
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