基于证据理论的航空发动机早期故障诊断方法

在分析航空发动机早期故障特点和数据融合的基础上,将证据理论应用于发动机故障征兆级别的数据融合中,提出了构造基本信任指派函数的方法,从而得到了更准确的早期故障征兆.在此基础上,应用模糊聚类分析方法,依据最大隶属度原则得到发动机早期故障源.该方法考虑了发动机早期故障征兆不明确、不精确、不肯定等特点,应用模糊测度来表示征兆,更符合发动机早期故障的实际情况.      

基于集对分析法的故障模式综合评价研究

针对产品出现多种故障模式后难以确定故障模式改进优先顺序的问题,本文提出了集对分析模型,实现了故障模式的综合评价和优先排序,为实现质量的持续改进提供有效的依据。     

浅析人为因素与维修安全

近年来随着飞机系统的改进和发展,飞机机械原因造成的事故已大大减少,而与人为因素相关的事故却在不断增加,国际民航组织的研究表明,与人为因素相关的飞行事故已由原来的20％增加到80％,如何通过人为因素管理保障航空安全已成为民航业普遍关洼的焦点问题,CCAR-66部将人为因素理论作为维修基础执照考试的一个单独模块就是对其重视的一个体现。本文就航空器维修环节中人为因素与航空安全的关系,浅议人为因素对航空维修安全的重要性。     

民用飞机复合材料结构维修大纲的制定

复合材料正逐渐成为当今民用飞机的主要结构材料,大大降低飞机的结构重量,提高了飞机性能。本文介绍了运用MSG-3分析方法制定飞机复合材料结构维修大纲的过程,其中主要阐述了复合材料环境损伤（ED）评级过程中所考虑的因素以及民用飞机复合材料结构检查方式和方法的确定。     

一种三维弹性机翼气动优化新方法

基于控制理论方法和有限元分析软件,通过将网格生成、流场计算、有限元分析、粘性伴随方程数值求解、梯度求解和拟牛顿优化算法等几方面的有效结合,研究与发展了计及静气动弹性影响的三维机翼气动优化设计方法,其中,雷诺平均Navier-Stokes方程为主控方程,气动载荷和结构静弹性变形量由气动/结构方程的耦合迭代求解得到,目标函数梯度信息由共轭方程数值求解得到。典型大展弦比机翼气动减阻设计结果表明：研究及发展的计及静气动弹性影响的三维机翼气动优化设计方法是有效的,能够有效考虑静气动弹性的影响。     

一种计及静气动弹性变形影响的跨声速机翼气动优化设计方法研究

耦合流场控制方程和结构静平衡方程求解得到大展弦比跨声速弹性机翼气动性能,分析研究了结构静弹性变形对气动载荷的影响.在此基础上以机翼典型剖面外形和机翼型架外形为设计变量进行了基于控制理论的跨声速弹性机翼气动优化设计方法研究,实现了在真实飞行条件下考虑静气动弹性变形影响的大展弦比跨声速弹性机翼一体化优化设计.优化设计算例结果表明所发展的方法是成功的,优化得到的弹性机翼在满足升力系数约束条件下提高了升阻比.     

基于小裂纹的2024-T3铝合金中心孔试样疲劳寿命预测

对2024-T3铝合金板材中心孔试样进行了疲劳裂纹扩展行为及寿命预测的理论和试验研究.采用疲劳条带与显微镜观测相结合的办法获得试样在块谱作用下孔边自然萌生裂纹扩展的α-N数据,并通过对断口的SEM观察获取试样的初始缺陷形状.利用基于裂纹闭合的小裂纹扩展分析程序FASTRAN3.9对试样α-N数据进行反推,建立了描述孔边裂纹细节原始疲劳质量的当量初始缺陷尺寸(EIFS)分布.以该分布为基础,采用FASTRAN3.9对试样进行了恒幅载荷下试样的中值疲劳S-N曲线的预测,预测结果与试验验证结果吻合较好.     

航空发动机滑油综合监控中的磨损故障融合诊断研究

单一的滑油光谱监控手段容易漏报航空发动机磨损故障.根据滑油光谱监控和自动磨粒检测互补的特点,在某型航空发动机上实施滑油综合监控,应用Dempster-Shafer(D-S)证据理论实现发动机磨损故障的融合诊断,并开发出基于上述监控方法和信息融合诊断的滑油监控专家系统.通过对实际诊断案例进行分析,结果表明:提出的滑油综合监控和融合诊断方法可有效解决该型发动机轴承故障预报的难题.      

基于Bayes理论的航空发动机涡轮叶片维修决策

为了更可靠、更经济地实施航空发动机涡轮叶片维修决策,对Bayes统计推断理论在维修中的应用进行了探索。通过仿真试验,对比分析了维修人员在常规情况下根据维修经验和通过采样对叶片维修策略的选择。试验结果表明,基于Bayes统计推断理论的方法,对于航空公司决策者或维修人员进行维修决策是可行的和方便的。     

美国海军航空兵讨论如何降低维修成本

介绍了美国海军航空兵的低成本维修技术的工程化问题. 美国海军航空兵2008年下半年召开了了一个由97名知名专家参加的讨论会,对影响海军航空兵可持续发展以及全球反恐这两个重要且相关问题的因素进行了讨论,讨论如何降低维护、修理、大修、制造的成本和缩短周期以及加速技术工程化的速度.与会代表来自美国政府、陆海空、联合攻击战斗机(JSF)项目、美国国防部预研局(DARPA),来自波音、GE、洛克希德等制造商以及乔治亚理工大学和北卡洛林州立大学的维修科学及技术研究所等高等学府.