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81.
对APU的维修工作进行分析,提出APU维修成本的结构组成,利用APU在翼性能参数与维修成本的映射关系确定预测参数,在传统灰色预测方法的基础上融合BP神经网络,构建了基于灰色神经网络的APU维修成本预测模型。以某航空公司APS3200型APU维修数据为样本,运用MATLAB对影响参数进行关联分析,并对所建立的模型进行拟合和验证分析。该模型具有样本少、训练快、预测精度高等特点,实现了对APU维修成本的准确预测,可为航空公司年度APU维修预算制定、维修合同谈判、经济性拆发等提供决策支持。 相似文献
82.
基于非接触式测量的旋转叶片动应变重构方法 总被引:3,自引:3,他引:0
基于叶端定时非接触式测量和振动响应传递比的概念,开展高速旋转叶片动应变重构方法的研究。在频域内推导了叶片任意测点位移与任意测点动应变的传递比,给出了单模态共振下响应传递比关于位移和应变模态振型的解析表达式;建立旋转叶片的三维(3D)有限元模型,开展考虑旋转预应力效应的叶片模态分析,提取位移和应变模态振型,获得任意转速下叶端位移与叶根关键点动应变的传递比。开展高速旋转叶片叶端定时非接触式测量实验,采用周向傅里叶算法对叶端定时信号进行处理,获得叶片在不同转速单模态共振下的叶端位移,结合响应传递比,重构5个旋转叶片的关键点动应变。结果表明:旋转叶片在9000r/min和13000r/min转速下发生1阶共振时,与应变片实测结果相比,叶根处应力最大点、次大点和边缘点3个关键点的动应变平均重构误差均小于15%,验证了旋转叶片动应变重构方法的有效性。 相似文献
83.
基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。 相似文献
84.
采用二烯丙基双酚A(Ortho-dially Bisphenol A,以下简称O-DABPA)对T型双马来酰亚胺(Bismaleimide,以下简称BMI)树脂进行改性,并用红外光谱(Fourier TransformInfrared,以下简称FT-IR)、差式扫描量热仪(Differential ScanningCalorimetry,以下简称DSC)对改性前后的树脂结构及固化反应进行测定,利用热熔预浸法对改性BMI树脂制备预浸料,考查了预浸料的力学性能及高温下的弯曲性能。结果表明,在175℃下二烯丙基双酚A和T型双马来酰亚胺树脂质量比为1∶1,反应时间为1 h时,改性BMI树脂制备的预浸料工艺性良好,单向板层间剪切强度为84.86 Mpa,在240℃时,弯曲强度及模量分别为1 326.41 MPa和120.31 GPa,强度保留率为76.73%。 相似文献
85.
86.
含八氢基笼形倍半硅氧烷的双马来酰亚胺树脂 总被引:4,自引:0,他引:4
利用硅氢加成反应和烯加成反应,以八氢基笼形倍半硅氧烷(T8H8)、二烯丙基双酚A(DABPA)和双马来酰亚胺(BMI)为单体合成了改性BMI树脂,采用FT-IR、DSC、TGA分别表征了树脂的结构、固化行为及热性能.研究结果表明,T8H8-DABPA-BMI固化树脂的玻璃化转变温度达到323℃,热分解温度(5%失重,T5d)为422、800℃热分解残重率为50.7%. 相似文献
87.
88.
89.
90.