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基于国内外运输类飞机针对适航标准第25.865条的符合性现状,结合飞机在着火情况下一定时间内的操纵和安全飞行需要,在分析易受飞机着火影响的飞行安全关键部件防火要求的基础上,即位于指定火区或邻近指定火区内必需的飞行操纵器件、发动机架和其它飞行结构,如发动机安装节、邻近发动机舱或APU舱的主飞控部件等,必须用防火材料制造或用防火材料屏蔽,使之能至少承受15 min的着火影响,提出了第25.865条的适航解析要求和符合性验证方法。开展了对第25.865条的制定背景、技术要求及符合性验证方法的研究,包括适航要求的解析,防火的定义解读,防火材料和非防火材料的符合性验证思路,及对关键飞行操纵器件、屏蔽、冗余和气弹稳定性等方面的着火评估,形成了第25.865条的适航技术要求和符合性验证方法,可为运输类飞机针对第25.865条的适航性设计和符合性验证提供参考。 相似文献
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滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。 相似文献
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在红外目标识别领域,基于卷积神经网络的深度学习算法的识别精度已远远超过了传统模式识别算法,但神经网络的实现需要庞大的计算和存储,难以在无人机等嵌入式平台上进行部署。针对此问题,将通道级量化策略和梯度的近似优化训练引入到了低比特神经网络模型的建立中,并提出了一种可充分利用硬件计算资源的FPGA加速器,其整体平均性能为65.6GOPS。与其他相关工作的对比表明,低比特量化方法及其FPGA加速器实现,可以为嵌入式红外目标识别系统提供一种能效高、识别精度高的解决方案。 相似文献
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