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基于振动监测数据的航空发动机滚动轴承损伤大小识别,对于研究滚动轴承故障演化、故障预测和故障诊断具有重要意义。针对传统模型对先验知识依赖性高、特征提取不充分、故障尺寸训练类别有限等问题,提出了一种基于深度学习的滚动轴承损伤尺寸预计方法,能够对训练过程中未出现的中间尺寸进行准确识别。在经典模型的基础上,搭建了一种深度卷积网络与长短期记忆网络组合模型,该模型可对轴承振动信号的多维特征与时序特征进行充分提取,实现轴承故障的智能和高效诊断。最后,利用滚动轴承加速疲劳试验机,进行了多种转速与损伤尺寸下的滚动轴承故障试验,基于试验数据进行了方法的比较,结果表明,该组合网络的在正常和加噪的情况下预测精度分别达到99.94%和98.67%,较单独的深度卷积网络、长短期记忆网络及其他模型精度更高,比较结果充分表明了本文所提方法的优越性。 相似文献
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随着航空航天装备的快速发展,对飞行器装备的可靠性要求逐渐提高,飞机锁类机构的可靠性对飞机起降的安全至关重要。以飞机舱门锁机构为研究对象,首先通过文献调研了大量舱门锁机构并分析了锁机构的特点和失效模式,阐述了锁机构的工作原理。其次综述了锁机构失效机理建模、机构渐变损伤的研究现状以及目前存在的问题,分析了国内外有关锁机构可靠性的研究现状;并针对多连杆机构可靠性分析和锁机构可靠性分析进行了分类梳理。最后对锁机构的可靠性分析研究思路进行总结,并对目前复杂锁机构的可靠性分析存在的问题及其研究趋势进行了展望。 相似文献
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考虑到纤维增强树脂基复合材料会在服役过程中因受冲击、压缩以及疲劳等因素的作用而发生损伤,基于碳纳米管薄膜优异的力电响应特性开发了一种具有在线损伤监测能力的自感知复合材料。碳纳米管可在薄膜中形成导电网络,复合材料损伤会破坏导电通路,使碳纳米管薄膜的电阻大幅度增加。通过测量自感知复合材料的边界电压并利用电阻层析成像法对碳纳米管薄膜内电导率的分布变化进行求解/成像,实现了复合材料的在线损伤监测。分别对贯穿孔损伤和I型层间断裂损伤模式进行了研究,结果表明所制备的自感知复合材料对这两种损伤模式均可实现损伤定位及图像化显示,对于贯穿孔型损伤模式可实现对面积占比0.038%的损伤进行在线监测,定位精度可达毫米级。 相似文献
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