飞机自动化装配技术的发展

十余年来,以数字化、柔性化为特征的自动装配技术已成为飞机制造业发展的必然趋势。国外民机制造公司将之视作一项非常重要的核心技术,在单一产品数据源的数字量尺寸协调体系的基础上,采用数字化装配设计技术,通过装配仿真和虚拟现实技术等虚拟制造技术和并行工程实现装配过程优化,应用自动钻铆设备、柔性装配工装、数字化测量     

民用飞机主最低设备清单建议稿项目模糊综合评价方法研究

民用飞机主最低设备清单建议稿（PMMEL）候选项目确定及验证是目前民用飞机主制造商通过适航审查的重要环节。本文提出一种 PMMEL 项目模糊综合评价方法,分析民用飞机 PMMEL 项目制定的目的,建立模糊综合评价因素论域;采用层次分析法计算权向量,建立 PMMEL 候选项目模糊综合评价模型,并获得模糊综合评价结果;以某型民用飞机主起落架下位锁弹簧 PMMEL 候选项目为例进行评价。结果表明：PMMEL项目模糊综合评价方法具有可行性和准确性,能够准确地得到 PMMEL 候选项目是否列入的评价结果,为传统的 PMMEL 项目评价方法提供分析结果验证,具有良好的工程应用价值。     

空客A320系列飞机主起落架安全活门(49GA)预防性维修方案制定与专用设备研发

本文针对空客A320系列飞机主起落架系统常发故障之一进行了可靠性分析,对其中重要部件制定了预防性维修方案,并介绍了自主研发的专用测试设备。     

基于数字孪生的设备加工过程监测技术研究

针对典型航空产品装配生产线的生产过程中缺乏有效的人机交互手段,设备实时运行状态可视化监控程度低等问题,提出了一种基于数字孪生的加工设备运行状态监测方法,包括模型构建与优化处理、NC程序解析与加工仿真、软硬件通信与数据传输和实时仿真与数据分析.最后在某航空发动机外涵机匣装配生产线验证了该方案,可以实现NC程序加工仿真分析...     

有关空管通信，导航，雷达设施建设和维护管理的探讨

ADiscussionontheATCFacilityConstruction,MaintenanceandManagement民航通信、导航、雷达设施建设和维护管理的水平的高低直接影响整个航空运输事业的安全和效率,经过“八五”和“九五”期间的努力,我国民航通信、导航、雷达的设施建设和维护管理已经跨上新的台阶,对空中交通安全的保障能力明显增强,但也面临着一些新的问题,以下是我们对如何加强民航通信、导航、雷达设施建设和维护管理的几点想法。一、民航通信、导航、雷达设施的建设1．项目设置上要紧密结合各地区空管设施的现状,根据空管指挥和安全保障的需求,做到建设一…     

民用飞机顶起和支撑设备研究

民用飞机的顶起和支撑设备在飞机的维修、改装、抢救等工作中必不可少。总结了顶起和支撑设备的分类,介绍了不同种类设备的主要功能、结构组成以及应用场景。给出了顶起和支撑设备的选型及研制的工作方法和具体工作要求。针对不同的使用单位,给出了顶起和支撑设备的常规配置建议。民用飞机的地面支援设备产业是飞机制造业的支撑型产业,国产民机制造商应积极推进国内地面支援设备产业发展,建立并完善民用飞机地面支援设备设计标准和规范体系。     

惯性仪表标定误差的补偿抑制技术综述

本文综述了惯导测试设备误差源、运动参数激励误差、误差传递方法,介绍了如何获取在惯性仪表坐标系下的精准运动参数激励,介绍了惯性仪表测试误差自动补偿、抑制方法。最后综述了惯性仪表测试误差的评估方法,阐述了惯性仪表测试标定技术的发展方向。     

地面检测设备中数字逻辑电路干扰的分析和抑制

为了提高电子设备的性能,数字逻辑电路的设计必须十分可靠,通常设计数字逻辑电路只研究输入和输出的静态逻辑关系,这样设计出来的电路有时不可避免会产生毛刺,这些毛刺是事先没有估计的,因为设计者缺乏对数字逻辑电路过渡过程的考虑。本文提出了一种实用毛刺判别法,利用转移值表的方法分析一类时序电路,并从几个实例说明转移值法能够事先判别毛刺存在与否,使设计更加完善。本文还分析了开关对逻辑电路产生干扰的原因和抑制方法。并讨论了抑制毛刺的实用方法,指出竞争的可利用性。     

8mm源线性度动态测试设备的研制

为了完成8mm源线性度动态实时测试的目的,提出了线性度动态实时测试方法。叙述了测试设备组成原理、测试方法、测试结果,并对影响测试精确度的各种误差因素进行了分析和确定。给出设备线性度测试的总不确定度小于万分之三。这项工作填补了国内外在这方面的空白。     

基于MAS和RL的舰船设备协同控制方法

在构建舰船设备协同控制多智能体系统(MAS)过程中,各Agent之间存在某种内在的冲突、联系和规律,为了有效地发现和消解这些问题,引入智能控制解决方案和强化学习方法,能为MAS系统的构建提供有效的技术保障.本文提出了基于强化学习(RL)算法即改进的遗传算法并辅之以贝叶斯学习算法,来解决舰船MAS中各Agent中的任务分配问题、实现设备协同控制的优化和学习,并以舰船运动目标下的设备协同控制来具体验证上述算法,从而体现舰船运动控制MAS的可行性.