PCD刀具在航空液压壳体加工中的应用

航空液压壳体类零件精密孔在加工过程中经常出现孔径尺寸不稳定、粗糙度无法保证等情况.结合实际加工情况,针对加工工艺和加工方法进行分析,找出超差原因,选用PCD刀具作为最终精加工刀具替代硬质合金刀具.以孔加工为例,详细介绍了PCD铰刀和PCD镗刀在航空液压壳体加工中的试验过程和实际应用.结果表明,PCD刀具相对于传统刀具在精加工铝合金方面的优势非常突出,有效地解决了孔加工效率低、质量难以控制的问题.     

基于卡尔曼滤波器及神经网络的发动机故障诊断

提出了一种基于卡尔曼滤波器及神经网络的航空燃气涡轮发动机气路故障诊断的方法.该方法用卡尔曼滤波器来估计发动机可测参数的变化量,再由神经网络来映射发动机性能参数的变化量,并据此进行发动机气路故障诊断.数字仿真表明,该方法是可行的,有效的.      

民航运输英语语料库(CATEC)建设探析

本文从整体设计、建设原则、语料处理、索引程序及应用展望等几个方面探析了民航运输英语语料库(CATEC)的建设,建成语料库可对民航运输英语教学研究、民航运输从业人员实际工作、语言统计、语言工程等产生良好后效。     

非均匀横流作用下冲击射流冷却的数值研究

运用数值计算的方法对非均匀横流作用下冲击射流冷却的流动和传热过程进行了三维数值研究,揭示出射流冲击孔和横流孔相对排列方式、射流雷诺数和横流雷诺数相对大小、射流孔中心至横流孔出口截面距离等因素对冲击射流冷却流动传热特性的影响。结果表明:若保持总的冷却流量不变,当横流雷诺数与射流雷诺数之比等于或大于0.5后,有横流时的冲击射流冷却局部努塞尔数比无横流时有较为显著的下降;在非均匀的横流作用下,对于叉排和顺排方式,由于射流和横流的相互作用,壁面温度分布呈现出复杂的特征;射流孔和横流孔呈顺排布置时,峰值努塞尔数所对应的射流驻点区向下游偏移。      

可行SLP法在发动机在线优化中的应用

研究了航空发动机在线优化算法问题。基于序列可行方向法,提出了一种用于解决一般非线性优化问题改进的序列线性规划(SLP)在线优化算法——可行下降序列线性规划(FSLP)方法。其显著特点是通过适当的步长修正算法,在保证目标函数下降的同时,确保解的可行性。根据对偶理论证明了其核心算法的收敛性,对步长修正原理进行了数学分析,并详细介绍了算法实现途径。基于上述优化算法,以某型双转子涡扇发动机最大推力模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比传统的序列优化方法,在提高优化算法解的可行性方面效果更好。     

航空铝合金热处理的控制

航空铝合金热处理的质量监控极其重要。本文介绍一种双重检测方法，即用电导率和硬度两种参数同时监控铝合金热处理的质量。它是一种行之有效的便捷的方法。     

某型发动机轴流叶轮疲劳寿命分析

为准确了解某型发动机的关键零部件——轴流叶轮的使用寿命,进而提高其可靠性,分析了该轴流叶轮的痧劳寿命,并通过疲劳寿命试验进行了验证．研究结果为轴流叶轮的定寿和延寿提供了重要依据。     

船载测控设备远程测试标校系统设计与实现

远洋航天测控事业的不断发展,对测控设备的远程测试标校和故障诊断提出更高的要求。目前。船载测控设备配备了大量的智能测试仪器,为建立船载测控设备自动化测试标校系统提供了有利条件。此外基于PXI总线的虚拟仪器技术的广泛应用,也为未来航天测控设备的自动化测试提供了新途径。本文主要探讨了船载测控设备远程测试标校系统的主要设计思想和实现方式。     

LEVEL DECISION-MAKING FOR AERO-ENGINE MODULES BASED ON INCREMENTAL KNOWLEDGE LEARNING

The maintenance of an aero-engine usually includes three levels, and the maintenance cost and period greatly differ depending on the different maintenance levels. To plan a reasonable maintenance budget program, airlines would like to predict the maintenance level of aero-engine before repairing in terms of performance parame- ters, which can provide more economic benefits. The maintenance level decision rules are mined using the histori- cal maintenance data of a civil aero-engine based on the rough set theory, and a variety of possible models of upda- ting rules produced by newly increased maintenance cases added to the historical maintenance case database are in- vestigated by the means of incremental machine learning. The continuously updated rules can provide reasonable guidance suggestions for engineers and decision support for planning a maintenance budget program before repai- ring. The results of an example show that the decision rules become more typical and robust, and they are more accurate to predict the maintenance level of an aero-engine module as the maintenance data increase, which illus- trates the feasibility of the represented method.