政产学合作建立民航系统培训师队伍

引言 世纪之初,面临社会经济等方面发展的深入与变革,我国民航业审时度势,制定了在21世纪头20年从“民航大国”向“民航强国”转移的战略目标,并相应制订了“民航强国”的八个方面的指标。其中,“建成多层次、全方位、系统化的人力资源开发体系,人员整体数量和素质基本适应民航增长和科技进步的需要”也成为民航强国八个方面的指标之一。“民航强国”目标的实现首先需要强有力的智力支持与人才保证,因此,我国民航业现有在职员工的教育培训以及民航后续从业人才培养,成为民航企业和民航所属高等院校的重要使命。     

基于最大熵法的捷联惯组历次测试数据验前分布研究

研究在验前信息贫乏的情况下,使用异源验前信息确定捷联惯性测量组合(简称捷联惯组)历次测试数据验前分布的方法.将熵的概念引入验前分布的研究中,研究了在小样本条件下通过最大熵法确定捷联惯组历次测试数据验前分布的方法.研究结果表明这种方法能够准确有效地揭示捷联惯组历次测试数据的统计特性,克服了验前信息不足带来的统计分析误差,有效的提高了统计分析的质量.     

产教融合的航空制造人才培养模式探索与实践

航空制造行业是创新驱动发展的重点领域,是江西省重点发展的战略性新兴产业。为适应航空产业转型升级对航空制造人才提出的新要求,与中航工业洪都集团合作开展了工装设计岗位急需的航空制造人才培养探索与实践。从人才培养目标确定、专业课程体系构建、创新实践教学方式和完善校企协同管理机制等方面形成的有效方法,确保产教融合人才培养达到预期目标。     

基于作战环和联合信息熵的体系作战效能评估方法

针对信息化条件下体系作战效能评估难的问题,首先借鉴作战环的建模思想将各作战要素抽象为节点,要素之间的关系抽象为信息链路边和对抗行动边,构建作战网络模型;然后基于信息熵量化节点和信息链路边的不确定性,基于联合熵量化对抗行动边的不确定性,在此基础上给出了体系作战效能评估的具体流程;最后以战斗机突防作战体系为例进行分析,验证了提出方法的可行性和合理性。     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。      

高负荷风扇气动设计——转子叶尖参数选取分析

利用叶尖基元模型计算分析了高负荷风扇转子叶尖的关键气动设计参数,重点考察了进口轴向马赫数、激波前马赫数在不同切线速度下对基元等熵效率和总压比的影响.在Schreiber的跨声叶栅试验结果的基础上,拟合了正激波损失占基元整体损失的比例关系,用于修正模型计算得到的结果.用修正后的基元等熵效率为约束,进一步分析了转子叶尖激波前马赫数的限制值,得到了相应的叶尖基元可用总压比.完善并提供了一种简单估算高负荷跨声风扇转子叶尖性能的方法,用于指导实际工程设计.     

熵层对高超声速二维钝楔气动参数的影响

采用薄激波层理论和流管质量守恒相结合的方法,分析了高超声速二维钝楔边界层外缘熵的分布规律,研究了熵层对边界层外缘密度、马赫数以及壁面气动加热等气动参数的影响.结果表明:边界层外缘熵在倒圆-肩部区下降最为剧烈,熵层对气动参数的影响在高超声速下不可忽略,特别是使转捩区和湍流区的气动加热增加约53.6%.因此,将表面流态控制在层流模式对高超声速飞行器热防护具有重要意义.      

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

转子振动故障的过程功率谱熵特征分析与定量诊断

针对传统旋转机械振动故障定性诊断的不足,提出了1种以信息熵理论为基础的转子故障特征分析与定量诊断方法。在转子试验台上模拟转子振动的4种典型故障,分别得到4个测点多转速下的振动过程故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,提取反映其振动过程的故障特征——功率谱信息熵,建立能描述转子振动过程变化规律的多转速多测点下的故障信息熵矩阵,并对振动故障进行分析;通过对转子振动故障信号的实例计算和定量诊断分析,验证了该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面是可行的。