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飞机检查间隔的制定需要检测可靠性提供支持,然而检测可靠性的评估受到检测过程中诸多因素的影响。其中,人员、环境这2类因素具有多维指标且水平难以量化的特点,对其开展定量建模难度较大。针对该问题,在利用HF因子对2类因素影响进行量化评估的基础上,建立了考虑人员和环境影响的检测可靠性模型。首先,对HF因子开展特征分析并结合A400M检测数据提出其数学模型,同时采用考虑工作经验和作业光照而开展的检测试验数据进行验证。其次,通过模糊综合评价进行2类因素水平的综合量化;在此基础上,建立该综合量化结果与HF因子模型之间的映射关系。最后,以平板裂纹目视检测数据为例进行了应用分析,验证了模型的适用性和有效性。所提出的检测可靠性模型有潜力在保证结果准确性的前提下降低试验成本。 相似文献
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航空发动机运行过程中,可靠性评估是航空发动机可靠性评估领域的关键问题之一,而合理的评估方法能够提高可靠性分析的效率和精度,因此本文提出一种支持评估飞机任务过程中航空发动机运行可靠性的方法。结合飞行任务特点和航空发动机工作特性,以快速存取记录器信息为分析数据,考虑当前运行环境、飞机瞬时状态、发动机当前工作状态 3 类因素对运行可靠性进行分析;将随机森林算法与分层抽样法结合对数据进行拟合、预测并计算特征重要度;以 B737-800 机型一次北京—乌鲁木齐的飞行任务为例,对方法的有效性和可行性进行验证。结果表明:本文提出的可靠性评估方法解决了航空发动机运行过程中数据量大、维度高导致的数据处理困难问题。 相似文献
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修理级别分析(LORA)是水陆两栖飞机涉水结构维修工程分析的一个重要内容。国内外修理级别分析主要针对民用飞机、舰载机、车辆、船舶等,有关水陆两栖飞机涉水结构修理级别分析的研究较少,基于此,针对水陆两栖飞机涉水结构 LORA 的流程和模型进行研究。建立涉水结构三级修理模式,提出涉水结构的 LORA 流程;建立适用于涉水结构三级修理的经济性 LORA(ELORA)模型,给出 ELORA 需要考虑的成本因素;以水陆两栖飞机涉水舱门上的接近开关为例进行经济性修理级别分析。结果表明:待分析产品应在中继级进行修理,与工程实际中的修理级别一致,本文 ELORA 模型应用于涉水结构具有可行性。 相似文献
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多传感器监测飞机部件非线性退化评估 总被引:1,自引:0,他引:1
飞机部件一般采用多传感器进行状态监控,针对退化过程具有非线性特征的民机典型部件剩余寿命(RUL)预测及评估问题,首先建立了部件性能参数的一般非线性Wiener退化过程,推导出基于多传感器监测数据的剩余寿命预测框架和概率密度函数,随后利用状态空间模型进行隐退化状态估计并同时利用最大期望算法(EM)实现参数递推估计,最后形成了飞机部件多传感器监测下的剩余寿命非线性退化评估方法。通过数值仿真案例和民航发动机剩余寿命预测案例,对比线性退化模型和基于单一传感器监测数据的非线性退化模型,验证了所提方法在提高剩余寿命预测精度的有效性,可为飞机及其部件的剩余使用寿命预测和视情维护决策提供技术支撑。 相似文献
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基于机器学习的飞机动力装置运行可靠性 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究分析飞机的动力装置在执行飞行任务过程中的运行可靠性,针对运行可靠性影响因素的多维、耦合的特点,采用机器学习方法对动力装置运行可靠性的时变规律及其相关影响因素进行分析。提出了考虑动力装置的工作状态、飞机的运行外界条件、飞机的飞行状态3类因素分析动力装置实时运行状态下的时变可靠性方法;并基于飞机实际运行的快速存取记录器(QAR)数据,梳理了动力装置运行可靠性分析相关的3类因素、16个主要特征。结合飞机运行的时空关系,采用数据包络分析(DEA)方法对飞机动力装置的工作状态特性与性能裕度进行非参数分析,基于提取的QAR数据特征,采用随机森林、多变量神经网络回归算法,建立2种基于机器学习的动力装置运行可靠性分析模型。以B737-800机型为例,对一次北京至珠海的飞行任务的动力装置相关运行数据进行分析,对2种机器学习分析模型进行训练与测试研究。分析结果表明:对动力装置工作状态特性贡献度最大的特征依次为计算空速、飞行时间与飞行高度;对动力装置性能裕度贡献度最大的特征依次为动力装置工作状态特性、雷达气象与飞行时间。所采用的2种机器学习方法能较好反映动力装置运行过程的时变可靠性规律,可为动力装置的运行与特情处理提供参考。 相似文献
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温度是民用飞机液压系统性能的重要表征参数之一,为有效实现液压系统温度监测,基于Kriging 模型和原子搜索算法(ASO),提出了一种基于原子搜索Kriging 模型(ASOKM)方法。首先,针对液压系统温度故障发生原因进行分析,建立其故障逻辑图,明确影响液压系统温度的特征参数;然后,结合快速存取记录器(QAR)数据,论述了ASOKM 方法建模原理;最后,通过某型国产民用飞机液压系统温度监测分析,对所提出的ASOKM 方法进行有效性验证。研究结果表明:ASOKM 方法的训练平均绝对误差、监测平均绝对误差低于响应面(RSM)、Kriging、BP 神经网络(BP-ANN)模型,具有较高的精度、效率和鲁棒性。所提方法可以为液压系统可靠性分析、故障诊断、预测维修提供借鉴。 相似文献
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