新型民机维修成本目标有效性评估方法

将数据包络分析(DEA)的两阶段法扩展到了输入输出是模糊数的情况,并应用于新型民机的维修成本目标评估之中。应用时,新机与其类似机型将来的维修任务被视作决策单元,直接人工时费、直接材料费和间接维修费被视作模糊输入,遣派可靠度、可用座公里数和损失成本的倒数被视作模糊输出,经两个阶段的DEA分析之后,不仅能实现对维修成本目标的有效性评价,而且能实现对不合理目标的及时修正。经实际工程验证,该方法实用且有效。     

基于深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断

滚动轴承的准确故障诊断是确保机械设备安全可靠运行的必要手段。针对多故障、长时间序列的滚动轴承振动信号,提出了一种基于深度残差收缩网络(DRSN)模型的故障诊断方法。首先,根据采集到的滚动轴承数据构造故障样本,针对多种故障类型下的长时间序列的振动信号,按照一定尺寸将长时间序列矩阵化,构成多故障类型的灰度图故障样本。从正常到故障的滚动轴承性能退化过程,通过多个采样点的随机采样,构造全寿命周期的故障样本用于故障诊断。其次,在多层深度学习模型基础上,将残差收缩网络模块加入到卷积神经网络(CNN)中构建深度残差收缩网络模型用于故障诊断,其中通过将残差项加入到网络中训练解决了多层网络模型的模型退化问题,利用软阈值化实现了样本降噪。最后,为了验证所提方法的有效性,采集了滚动轴承的多故障时间序列样本和全寿命周期故障样本用于故障诊断。实例验证的结果表明:所提深度残差收缩网络模型在处理含噪声样本时仍具有良好的鲁棒性,多层网络模型下没有明显的网络退化,能够保持较高的故障诊断正确率。在处理2种轴承故障数据集时,与其他模型相比,所提方法训练误差更低,平均故障诊断正确率提高1%~6%。      

液体火箭发动机可靠性增长分析与决策研究

液体火箭发动机试验费用昂贵、可靠性要求高，有必要采用分析和决策技术对可靠性增长进行综合管理。传统的可靠性增长分析与决策是采用可靠性增长模型，包括经典可靠性增长模型和Bayes可靠性增长模型。可靠性增长模型以可靠度的点估计或置信下降作为决策标准，缺陷是没有考虑可靠度本身的不确定性以及由决策损失导致的严重后果。本文根据液体火箭发动机的特点，采用信息融合技术，建立了基于增长数据折合的Bayes指数分布可靠性增长模型，评估可靠性水平。针对评估结果存在的不确定性，采用Bayes风险决策方法确定停止可靠性增长试验时间的标准。工程应用表明：该方法可操作性强，得出的结果科学、可靠。     

基于Bayes方法的民机冗余系统可靠性评估

民机中常通过冗余设计提高系统的可靠性,研究冗余系统的可靠性评估具有工程实用性。民机故障发生具有随机性,本文采用马尔可夫链描述民机冗余系统的状态变化;考虑到民机可靠性信息较少,要充分利用多源信息,运用Bayes方法对两设备组成的冗余系统进行可靠性评估。假定设备故障间隔和维修时间均服从指数分布,在不同的先验分布下,评估了该冗余系统的平均无故障工作时间,并计算了相应的稳态可用度。针对具体数值例,采用蒙特卡罗仿真方法,评估了民机冗余系统可靠性,并对仿真结果进行了分析。     

价值工程在民机首批航材计划中的应用研究

利用价值工程分析法,综合运用初始备件推荐清单(RSPL)、主最低设备清单(MMEL)及运营可靠性数据等,研究了一种确定民机首批航材计划的方法。     

基于不完备检测的飞机结构维修优化方法

针对飞机结构的损伤容限设计特点,提出了采用不等间隔的检测策略,同时考虑了不同检测等级的不同检测完备程度对飞机结构维修费用和维修决策的影响.研究了在此策略下的不同更新情况和相应的更新概率,以检测间隔、首检期系数和检测等级为优化变量,期望维修费用率为目标函数,建立了基于不完备检测的飞机结构维修优化模型.通过实例验证了模型的有效性和经济性.     

大型客机维修成本优化研究

在设计初期通过加强可靠性设计与维修性设计降低大型客机直接维修成本(DMC),是提高大型客机经济性的有效途径。本文建立了基于可靠性设计参数和维修性设计参数的大型客机维修成本模型,采用协同优化方法对可靠性和维修性设计参数进行协同优化,寻求降低维修成本的满意设计参数。通过对维修成本模型中的设计参数的优化,给出了协同优化方法进行复杂的大型客机维修成本设计优化的一般思路。并用大型客机起落架系统的直接维修成本优化算例验证了协同优化算法解决大型客机维修成本优化问题的有效性。     

基于模型检验的飞机系统安全性分析方法研究

传统的安全性分析方法,受到分析人员自身技能和经验等因素的影响,容易疏漏系统的失效状态或误判失效的影响。模型检验利用遍历算法,既可以从数学上保证搜索出系统的所有状态,不会发生疏漏;又可以利用计算机检验工具,实现自动分析过程,减少对分析人员技能和经验的依赖。将模型检验引入飞机系统安全性领域,提出了一种基于模型检验的安全性分析方法,以SAE ARP 4761标准附录中的机轮刹车系统为例,利用模型检验工具NuSMV对其安全性进行了分析,自动识别出导致某系统顶事件发生的最小失效组合,完成了传统故障树分析的目的。     

基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估

针对航空发动机性能退化的形式及规律,提出一种基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估方法。针对采集的航空发动机6个状态监测参数,采用降噪自编码器,利用贪婪逐层训练算法,挖掘各参数对发动机性能的深层影响,提取出更有利于评估的数据特征,进行性能退化评估。将提出的算法与BP(back propagation)神经网络以及支持向量机得到的结果进行测试比较,测试表明:提出的方法准确率有所提高,达到93.5%,具有较强的鲁棒性,在信噪比为10dB时准确率达到84.5%,并且能够防止航空发动机状态监测中小样本过拟合的问题。