直升机重要改装设计及适航审定研究

科技进步使得通用航空公司发展迅速,直升机的作业范围也越来越广泛,如农林喷洒、医疗急救、航拍等。为了满足直升机不同作业的需求,对直升机进行适航改装变得十分重要。通过对直升机重要改装的设计和适航审定进行研究,阐述了适航审定过程中的几个关键技术,为通航类航空公司进行直升机改装提供借鉴。     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

基于磨粒分析方法的发动机磨损故障智能诊断技术

磨粒是研究磨损状态时最直接、最重要的信息元，通过对滑油中的磨粒进行监测与分析来判断机械设备的磨损情况，可以预防并监测机械设备的磨损故障。本文运用显微形态学方法建立了一套磨粒显微特征描述体系，以提取磨粒信息并进行磨损故障的模式识别；并结合摩擦学理论和人工智能方法，实现对发动机磨损故障的智能诊断和预测。     

改进层次聚类法在复合材料敲击检测中的应用

伴随复合材料的迅速发展,其在航空航天方面的应用也日益普遍,但因复合材料的各向异性,在制造过程中会导致某些缺陷的产生。敲击检测作为一种实时原位的无损检测,在复合材料的检测中效果明显。由于敲击检测尚未找到合理的数据处理方法,所以其应用范围受到限制。从解决敲击检测数据处理方法的角度出发,提出将改进层次聚类法应用于敲击检测中,并在应用实例环节对该方法进行了应用,通过实验结果对比,表明改进层次聚类方法可以解决敲击检测数据处理的问题。     

电力作业直升机AS350B3改装设计审定

为对直升机重要改装设计的认证程序进行深入研究,以电力作业直升机AS350B3为例,对其挂架进行了改装设计和性能分析,提出适航审定基础,确定挂架满足适航法规要求的符合性验证方法,给出改装设计批准书(MDA)的审定流程,为电力作业直升机重要改装设计的适航审定提供理论依据。     

加强民航实验实训体系建设,提高学生工程实践能力

<正>引言快速发展的民航业对机务维修等民航特殊专业工程技术人才具有迫切而广泛的需求。根据中国民航"十一五"发展规划,未来五年将是中国民航的高速发展期,到2010年末,民航全行业从业人员总量将达到44万人,需增加飞机维修人员25万人。     

磨粒监测与分析系统在航空发动机状态监控中的应用(英文)

磨损颗粒是研究机器磨损状态时最直接、最重要的信息元 ,通过对滑油中的磨粒进行监测与分析以判断机械设备的磨损状况 ,可以监测并预防机械设备的磨损故障。本文介绍的磨粒监测与分析系统 ( DMAS)具有制谱简单、自动化程度高、能及时准确预报及诊断机器的各种磨损类故障等特点 ,可以有效地保障机器安全可靠地运行。本文详细地阐述了这套系统的基本原理、软硬件组成 ,以及在航空发动机磨损状态监测中的应用     

基于Teamcenter的航空发动机适航信息管理系统

为改变我国适航信息化管理水平落后的现状,推进民用航空迅速发展,在深入研究民用航空发动机适航取证工作的基础上,以航空发动机型号合格审定为对象,基于Teamcenter平台的权限管理、数据管理及流程控制等功能模块,设计开发了航空发动机适航信息管理系统,建立了适航取证工作的系统化、规范化管理平台,将取证人员、文档、审定流程充分融合,通过软件平台全方位统一管理,极大提高了工作效率,加快了适航取证的步伐。     

基于灰色聚类的磨粒自动识别

 将灰色系统理论中的聚类分析技术用于磨损颗粒的自动识别, 编制了相应的计算机模拟程序。在对磨粒图象的形态特征参数进行敏感性分析的基础上, 确定了各参数的灰类白化权函数, 并结合磨粒识别的试验研究, 给出了磨粒各特征参数的聚类权值。应用此方法对一组标准磨粒进行了模拟识别, 识别正确率在90% 以上, 并且识别速度很快, 大大优于传统的磨粒识别方法。     

基于D-S证据理论和不同子神经网络集成的磨粒识别

针对磨粒识别问题,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络磨粒融合诊断方法.首先对特征参数进行优化分组,然后对每一组建立对应的分类子神经网络,分别采用径向基函数(RBF)神经网络和反向传播(BP)神经网络进行识别,得到初步的诊断结果,经过归一化后作为2组基本概率分配函数,最后运用D-S证据理论进行融合得到最终识别结果.算例分析表明,基于D-S证据法和集成神经网络的磨粒融合识别方法比单个诊断方法具有更高的准确性.