考虑进气道反压不起动的冲压级数学建模及再起动路径研究

针对组合发动机冲压进气道不起动特性建模及再起动方法研究不足的问题,根据进发流量匹配关系建立了一套可以定性反映不起动振荡过程的冲压级全工况模型。利用监测算法实现对发动机不起动状态的监测,并获得了模型在不同马赫数下的不起动边界。提出了基于几何关系的快速再起动路径和基于性能参数的等推力再起动路径。比较了两种再起动路径和现有的单变量再起动路径的拉回性能。仿真结果表明,两种再起动路径其再起动效果与路径设计时的预期效果一致,在各不起动工况下均可以保证实现再起动拉回且相较于单变量路径具有显著优势;从再起动时间的角度,采用快速再起动路径的平均拉回速度最快,平均拉回时间1.275s;从再起动推力损失的角度,采用等推力再起动路径在较快拉回的同时可保证再起动推力损失最小,平均不超过0.43%,具有更好的再起动性能。     

远程监测在城市集中供暖系统中的应用

利用网络对城市集中供热系统进行远程监测，不仅为企业管理部门提供了准确数据，也为提高采暖质量、节省能源提供了可靠的质量保证。应用网络监测系统在集中供暖系统中有着非常重要的意义。     

建立、实施现代OSHMS 增强国际市场竞争实力——国航股份工程技术分公司成都维修基地OSINS的建立与实施

本文从研究国航股份工程技术分公司成都维修基地，依据《安全生产法》、《职业病防治法》、《工伤保险条例》和职业安全健康管理的国家标准入手，结合本基地OSHMS的建立和实施实际，通过对民航飞机维修工作中的职业安全健康危害因素的调查和危害辨识、风险等级的划分和风险控制工作的开展，为飞机维修企业职业安全健康应急预案的编制，提供了有力的支持：通过对飞机维修工作中的危害辨识和其对员工可能造成的伤害、如何预防措施进行分析研究，有利于避免和减少职业性疾病的发生，降低工伤事故率。依据法律、法规特征，研究OSHMS对飞机维修企业增强国际竞争实力和可持续发展的作用与意义。     

发动机亚定故障方程组整体优化解分布函数模型

提出了求解发动机亚定故障方程组整体优化解的分布函数模型.该模型利用一种可以控制自变量数值在整体解中分布的分布函数与亚定故障方程组的残差平方和构成复合目标函数,同时以物理合理性准则作为约束条件,构成一个非线性规划问题.分布函数模型可以在小于、等于特别是大于故障方程个数的各种复杂情况下给出全面的故障诊断信息,从而为目前迫切需要解决的发动机性能监控与故障诊断中在测量参数不足的情况下,对发动机进行全面性能诊断的技术难题提供出一种切实可行而又十分有效的数学模型.首次提出了作为评价发动机全面性能诊断算法有效性指标的相似度的概念,并且以JT9D发动机全面性能诊断问题为例,利用Monte Carlo随机模拟方法确定了分布函数模型可以达到的相似度值.研究结果表明,分布函数模型的相似度可达0.9以上.还利用JT9D发动机的实际故障样本对分布函数模型进行了检验.     

在创新中实现中国一航持续健康发展——中国一航第七次工作会议在北京召开

2005年1月17日-19日,中国航空工业第一集团公司第七次工作会议在北京召开。这次会议的主要任务是:认真贯彻落实党的十六届五中全会、中央经济工作会议和全国科技大会精神,以科学发展观统领全局,全面总结集团成立六年来主要工作和重点型号成果,认真谋划“十一五”宏伟蓝图,部署今年主要任务,动员广大员工满怀豪情、奋勇拼搏,为顺利实施“十一五”规划开好局、起好步,为中国一航早日跻身世界航空工业强者之林而努力奋斗。大会由集团公司常务副总经理杨育中主持,中国一航党组书记、总经理刘高倬在会上做了题为《激情创造卓越,拼搏赢得成长,在创…     

柔性涡流阵列传感器孔边裂纹监测技术

针对这一问题,提出了一种带双面补强的柔性涡流阵列传感器并用于孔边裂纹监测。通过COMSOL有限元软件建立传感器和被测试验件的有限元模型,分析提离距离、垫片磁导率变化和裂纹扩展对传感器输出信号的影响;制备带补强和不带补强的传感器,并开展挤压实验和在线疲劳裂纹监测实验;根据实验结果和仿真结果之间的差异进行误差分析。结果显示：随着提离距离和垫片磁导率的增加,传感器输出感应电压逐渐增大;传感器裂纹监测灵敏度随着提离距离的增加而逐渐减小;带补强的传感器可以在螺栓拧紧扭矩为63 N·m的条件下工作,而不带补强的传感器在拧紧力矩为50 N·m时完全失效;通过在线疲劳裂纹监测实验验证了带补强的传感器对裂纹具有定量监测能力,裂纹监测精度与激励线圈之间的间距一致,可达1 mm;实验结果与仿真结果之间的差异主要由提离距离引入。     

考虑多监测指标不确定性的滑油状态综合评估方法

针对不同油液指标信息的多样性导致油液状态评估结果存在不确定性的问题,基于模糊证据理论方法提出了1 种考虑 油液特征不确定的综合状态评估方法。应用模糊证据理论对油液多指标信息推理导致的不确定性结论进行多指标融合,进而应用 模糊推理算法实现油液状态量化表征,建立了滑油衰变趋势分析模型,并通过实验室环境下的滑油监测数据进行油液状态评估以 验证方法的有效性。结果表明：该方法对监测指标变化趋势矛盾的滑油状态评估有较好的效果,准确性和一致性均高于90%。     

基于深度学习的滑油监测方法研究

针对传统的数据特征提取方法难以提取航空发动机滑油监测数据有效特征的缺陷,提出了一种基于多尺度卷积神经网络(Multi-scales convolutional neural network,MSCNN)、长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络和BP网络的单通道网络模型MSCNN-LSTM-BP。将多尺度学习融入CNN,MSCNN和LSTM以串行方式提取数据在空间维度和时间维度的二维特征。实验结果表明:3尺度的MSCNN-LSTM-BP对数据样本的分类准确率达到98.2%,单组电容数据采集测试时间仅为2.1986ms,综合分类率F1达到98.57%,总体性能优于CNN,LSTM和传统的多尺度特征提取方法。MSCNN-LSTM-BP满足航空发动机滑油监测对于实时性和准确性的要求,具有良好的适用性。     

复杂产品系统模块化分解模型及应用研究

模块化设计开发技术能够实现复杂产品系统(CoPS)的柔性制造,科学合理的模块化分解将会降低CoPS开发的管理难度和制造成本。在分析产品系统模块化理论的基础上,总结了CoPS的模块化处理流程,列举了CoPS的模块化分解原则,提出了CoPS的模块化分解程度的计算模型,研究并建立了系统模块化与企业绩效的相关性分析模型,并探索了模型的最佳应用实践。以电网广域监测分析控制系统(WARMAP)为例,论述了在影响因素众多的情况下,运用模块化分解模型进行计算后,WARMAP分解为4大功能模块,极大缩短了系统的研发周期,提高了研发质量,充分验证了模块化分解模型的有效性,以期为企业产品模块化设计提供理论指导和决策借鉴。