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291.
基于深度学习的航空发动机故障融合诊断 总被引:1,自引:3,他引:1
通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合算法的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机的大量性能参数,先利用深度学习模型提取出性能参数中的隐藏特征,得出故障分类置信度;其后对多次故障分类结果进行决策融合,从而得出更准确的诊断结果。将普惠JT9D发动机故障系数用于数据仿真,通过算例验证本文算法的有效性;算例计算结果表明:多次实验结果经数据融合提高了可信度,该模型具有较高的故障分类诊断准确性和抗干扰能力。 相似文献
292.
基于连续损伤力学理论,对2A12铝合金冲击局部损伤及后继疲劳寿命进行了研究。首先采用有限元方法模拟了冲击过程,获得冲击凹坑局部的残余应力场与塑性应变场;然后根据残余应力状态选取疲劳破坏的危险点,通过Lermaitre塑性损伤模型得到危险点的初始损伤;最后根据修正的Chaboche疲劳损伤模型估算疲劳寿命。通过与相关的试验结果进行对比验证,表明连续损伤力学结合有限元分析方法可有效评估金属结构冲击损伤及后继疲劳寿命。 相似文献
293.
294.
针对小行星表面微重力环境及样品机械属性未知的特点,提出了一种基于刷扫和研磨的复合式取样器设计方案。该取样器通过刷扫和研磨的复合方式进行取样,能够提高小行星表面取样任务的成功率。为了研究该取样器刷扫取样时刷轮叶片数、刷轮转速、推进速度、星壤参数等对取样效率的影响,研磨和刷扫复合取样的优越性以及刷扫和研磨时的驱动力矩,开展了样品颗粒相互作用建模及研磨取样动力学分析。基于离散元仿真软件EDEM,构建了取样器3D模型并仿真其在小行星表面取样,获得了样品收集质量与取样时间的关系曲线,分析了各个参数对取样效率的影响。结果表明:刷轮叶片数越多,刷轮转速越大,推进速度越大,取样器取样效率更高,刷扫和研磨的复合取样方法比起单一的刷扫取样,具有更高的取样效率。该研究为设计小行星取样器、取样参数设定和取样效果分析提供了依据。 相似文献
295.
针对以主动控制为目的的模型降阶中的降阶精度以及控制系统的降阶设计问题,以变体飞机折叠机翼为对象,建立以模态综合法为基础的动力学模型,对该模型分别采用模态价值分析方法和平衡截断降阶方法建立结构的降阶模型;利用可控度、可观度对两种降阶模型的精度进行对比分析,对降阶模型进行设计并施加主动控制律,抑制翼尖的位移响应。结果表明:平衡截断降阶模型具有较高的可控度,模态价值分析降阶模型具有较高的可观度;两种降阶模型均可以快速精确地得到高阶动力学的降阶模型,并且该模型可以有效地应用于主动控制系统的设计。 相似文献
296.
通过实验对竖直楔形流道内单气泡上升过程的行为特性进行了研究。利用高速摄影设备和计算机图像处理技术准确地追踪了气泡上升过程中运动轨迹和形态的变化。通过对气泡上升过程中旋转角、瞬时速度、瞬时加速度等参数的分析,找到了楔形流道内气泡上升过程的运动规律,并且通过推导获得了气泡上升过程中拽力系数的计算公式。 相似文献
297.
高级接收机自主完好性监测(ARAIM)是单频RAIM的扩展。基于对垂直保护限值(VPL)和有效监视门限(EMT)的分析,给出了垂直方向ARAIM的VPL实时和预测算法;对LPV-200进近,从单星座ARAIM的可用性出发,研究了双星座、多故障情况下ARAIM的可用性;对世界范围内ARAIM的可用性进行仿真,给出仿真统计,并对中国西部航路区域ARAIM的可用性进行仿真,结果表明,在双星座双频情况下,可用性设置为99.9%时ARAIM的算法覆盖率可达100%,完全满足LPV-200进近对完好性的要求。 相似文献
298.
299.
300.
研究了热处理对Ni47Ti44Nb9记忆合金温度和应变对恢复应力的影响。利用变温拉伸机和微机热膨胀仪等研究了温度和应变对恢复应力的影响。Ni47Ti44Nb9合金相变应变随着变形温度的降低而明显升高,残余应变随着变形温度的降低而降低,弹性恢复应变随着变形温度的降低而略微升高。Ni47Ti44Nb9合金变形后约束加热至较高温度(150℃)后仍残留有马氏体相;超过As′温度后恢复力迅速增加,到150℃时恢复力已经接近最高值。加热温度对恢复力的大小有明显影响,随温度降低,恢复力下降。热循环对恢复力大小影响不明显。 相似文献