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661.
为了推进航空发动机智能制造,通过分析其本质和特点,研究国外航空发动机智能制造的实践与发展趋势,及中国商用航空发动机行业智能制造的现状与内、外部挑战。认为推进商用航空发动机智能制造的关键是构建产品、生产和业务 3 个维度高度集成的智能制造生态系统。针对商用航空发动机行业特点和技术、管理现状,提出构建基于模型的企业、实施基于模型的系统工程、推进大数据应用、建立智能制造标准体系,以及开展试点、示范项目建设等是推进商用航空发动机智能制造的重点。 相似文献
662.
针对采用正十二面体冗余仪表构型的十二表冗余捷联惯性导航系统,通过仿真和样机试验,开展了基于最小二乘估计的数据融合算法研究。对不同故障模式下的系统精度进行了分析,并通过Monte Carlo仿真验证了数据融合算法对提高系统导航精度的有效性。设计开展了样机静态导航试验,试验结果表明,理论最优的马尔柯夫估计并不完全适用于脉冲输出形式仪表的数据融合。最后通过优化改进加权系数、构造加权矩阵,显著提升了样机的静态导航精度,使样机位置误差和姿态误差与三表直接解算相比分别降低了78.6%和77.9%。 相似文献
663.
根据发动机涡轮叶片在日常使用过程中的损伤检修数据确定其失效概率分布函数,应用Paris公式对叶片裂纹增长进行反演分析,得到在指定阈值下可检裂纹长度与初检时间的对应关系;再模拟裂纹增长过程,得到叶片在寿命周期内各个检查时刻的状态;最后通过仿真结果的统计分析得知叶片的失效概率。案例研究结果表明:叶片在服役过程中如果初检时间太早,初检时扩展裂纹长度小,不易被检测到,后续的重复检查间隔长,在各重复检查时刻容易产生失效;如果初检时间太迟,叶片在初检时会接近甚至超过临界损伤值,也增加失效概率。在允许失效概率为10-5的条件下,涡轮叶片在计划运行周期内的最优检查次数12次,最优初检时间和重复检查间隔分别为1 371循环和307循环。所提方法和研究结果为航空公司机务维修人员和发动机工程师的风险评判和检修决策提供依据和参考。 相似文献
664.
665.
基于SVM方法的APU故障预测方法 总被引:3,自引:1,他引:2
针对辅助动力装置(Auxiliary power unit,APU)故障预测时,仅基于快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)数据存在实时性欠缺或精度不足的问题,提出了基于实时报文数据的APU故障预测方法。首先,对报文所采集的数据进行预处理,将每次航班的报文数据规整为一条数据集;其次,从参数阈值、维修记录及APU序列号变化情况等角度对数据集进行标注工作;随后,针对特征选择算法具有较差解释性的缺点,提出通过相关性分析选取能够表征APU运行性能的参数;最后,建立基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的多参数故障预测模型并优化。经验证,该模型提高了预测正确率,为APU视情维修策略的制定提供参考。 相似文献
666.
667.
航空发动机风扇叶片硬物冲击损伤特征 总被引:3,自引:3,他引:0
通过对国内近20年民用航空发动机风扇叶片外物损伤数据调研与统计分析,筛选最具典型特征的硬物冲击损伤数据,依据发动机维修手册对风扇叶片损伤类型特征进行了分类,研究损伤类型与发动机类型的相关性和差异性、损伤发生位置特征、损伤尺寸特征等内容.分析结果表明:发动机风扇叶片硬物冲击损伤类型表现出多样化特征,其中缺口和凹坑两类损伤类型发生概率较大,而且不同损伤类型在特定发动机型号中又存在一定的差异性.通过对损伤位置与尺寸特征的分析,表明风扇叶片的损伤位置存在一定的集簇统计规律,缺口的损伤尺寸特性存在一定的统计分布规律.研究结果能够为航空发动机风扇叶片实际的维护维修工作提供相关技术参考. 相似文献
668.
669.
为了提高目标轨迹解算的稳定性,针对多测速系统在应答模式下的测量数据分类问题,提出了一种新的实时分类算法。首先分析了现有方法的缺陷;其次设计了一种能够将应答数据、信标数据与异常数据进行分类的新算法。该算法的关键是选择适当的分类参考,采用目标理论轨迹与已经分类的历史测量数据等2种分类参考相结合的方法,以适应不同的应用情形;最后,利用2类主站配置模式下的典型实测数据对新算法进行验证,结果表明新算法能够将3类数据正确分类。在此基础上,解算出的实时轨迹平稳且连续,测量数据的利用率明显提高。因此新分类算法的性能优于现有方法,对改善其他测量系统中的实时数据分类效果也具有借鉴意义。 相似文献
670.
MEMS陀螺仪体积小、功耗低的优点扩展了惯性器件的应用领域,对于制导武器的小型化具有重要的意义.但国内MEMS陀螺仪精度相对偏低、噪声大,这限制了它在高精度军事领域的应用.陀螺阵列可以利用冗余信息有效提高MEMS陀螺的精度,实现低精度陀螺的高精度应用,而不需要技术和工艺的突破.介绍了MEMS陀螺阵列的基本原理,总结了陀螺阵列近年来的研究进展.在此基础上,提出了陀螺阵列的4大关键技术:陀螺冗余系统配置,误差分析、建模与标定,故障诊断以及信息融合.最后,分析了陀螺阵列的发展特点以及研究重点,给出了MEMS陀螺阵列技术未来的发展思路. 相似文献