间接式氟化氢气相清洗技术及应用

航空发动机及燃气轮机关键部件多采用镍基或钴基精密铸造高温合金材料,其深度修复的主要方法为熔焊和钎焊,为了保证焊接的质量,必须去除部件表面和裂纹内部的氧化物。目前国外采用的是商品化的直接式氟化氢气相清洗技术及设备,国内企业却因技术限制无法获得此类技术和设备。彭州西部蓝色动力科技有限公司研发的间接式氟化氢气相清洗技术和设备填补了这项技术空白,本文详细介绍了间接式氟化氢气相清洗技术的原理及其验证应用情况。     

基于冲击特征提取的旋转机械智能故障诊断

针对齿轮、轴承故障，提出了基于冲击特征提取胶囊网络的旋转机械智能故障诊断模型。在胶囊网络的构架基础上，将原始故障振动信号作为输入，通过构造首层小波核卷积层，针对性提取冲击故障特征，提高深度学习网络特征提取的可解释性。在小波核卷积层之后扩展一层卷积层，强化首层小波核卷积层提取的特征，将强化的特征经初级胶囊层、数字胶囊层输出分类结果，从而构造了“端到端”的小波卷积胶囊网络模型。通过对各层提取的特征可视化分析，证明了该模型对故障振动信号的冲击特征具有良好的提取能力。3个不同实验平台的数据集验证结果表明不同故障类型、不同故障程度的齿轮及轴承的识别精度最高可达到100%，并具有良好的泛化能力。     

基于特征的数控编程技术在航空企业的推广应用

针对国内航空企业飞机结构件数控编程中存在的重复工作量大、效率低、质量不稳定、规范性差等问题,通过面向多主机厂推广基于特征的数控编程技术,切实提高飞机结构件数控编程的效率与质量.首先概述了基于特征的快速程编(FBM NUAA)系统的整体架构,并且介绍了基于特征的数控编程技术在多家主机厂中的推广与应用情况,以及前期推广中遇到的问题,并提出了解决方案.根据多主机厂多机型过百项飞机结构件的实际应用结果表明采用基于特征的快速程编系统进行数控编程,刀轨平均自动生成率超过90％,编程时间较传统编程方式平均缩短70％以上.     

CATIA标准化建模在飞机结构设计中的应用

列举了飞机结构设计中的典型零件、典型特征进行案例分析,阐述标准化建模带来的益处,为建立起一套更适合于飞机结构设计人员进行三维设计的标准化体系提供了方法.     

基于专家访谈的民航飞行员心理健康特征指标体系研究

本研究为《飞行人员心理特征及行为方式引导研究》的子课题。《飞行人员心理特征及行为方式引导研究》是国内首个针对民航飞行员心理特征及行为方式展开的社会科学研究,由东航集团公司与中国民航飞行学院合作进行。经过详细的前期访谈和样本分析,形成了不同年龄群体的飞行员心理状态比对研究模型,并开发出民航飞行员心理在线测评系统、EAP手册、民航飞行员心理健康指数报告等成果。项目成果有望率先在东航展开应用,通过对飞行机组心理健康水平的监测、疏导,将有效提升航空公司的持续安全运行水平。     

零件表面微观工艺特征性研究 ——产品(零件)工艺技术基础科学问题机理探索

通过研究产品(零件)制造过程、方法、参数等工艺因素,给零件表面及表层带来(留下)特有的微观特征性,首次在高精度惯性仪表和高可靠电磁继电器(机电类)产品制造体系中引入了零件表面微观工艺特征性概念,提出了制造阶段的产品工艺可靠性设计和微观工艺特征(性)分析方法,提出了该类产品制造中的工艺设计更应该关注零件与产品设计原理匹配性和性能特性符合性观点,提出零件制造要从单纯的控制几何精度向控制性能特性转变,从宏观、单一采标的几何参数评价向微观、综合采标的非几何(非尺寸)参数评价模式为主转变的建议.零件表面存在的这种微观特征现象与零件几何精度一样,将对产品制造的合格率、稳定性、可靠性的实现起到至关重要的作用,尤其对产品的合格率影响极大,有必要开展更深入、更系统的研究,以建立起我国自主的高端产品(或零件)制造基准工艺平台.     

深度置信网络在发动机气路部件性能衰退故障诊断中的应用研究

为提高发动机转动部件性能衰退故障诊断精度,针对传统的浅层网络和支持向量机(SVM)方法在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入近年来在模式识别领域取得巨大突破,模拟人脑多层结构的深度置信网络(DBN)进行发动机部件性能衰退故障的诊断。为改进深度置信网络性能,提出一种在无监督和有监督训练阶段都可自适应调整权值的改进算法(ad_DBN)。以涡扇发动机为对象,将两种DBN算法与BP,RBF和SVM方法从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面进行综合比较分析。结果表明DBN算法诊断精度明显优于反向传播(BP)神经网络,径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)方法,得益于权值的自适应调整,ad_DBN诊断的平均精度高达97.84%,其抗噪声能力也明显优于其他算法,能够提高故障诊断的有效性和可靠性。     

液池深度对水滴撞击水面后形态特征影响的实验研究

用实验方法对液滴撞击液面后的形态特征及其机理进行了研究。用高速摄像机记录了不同液池深度下的液滴撞击液面过程,总结出了在不同阶段出现的液坑、液冠、中心射流和次生液滴等特征现象。基于计算机视觉算法开发了图像处理程序,实现了特征几何参数的自动提取。讨论了液池深度、韦伯数、初始液滴直径和液滴下落高度等因素对特征运动形态的影响。结果表明：在韦伯数一定的情况下,当液池深度跨越某个临界值时,液坑、液冠、中心射流和次生液滴等特征现象发生显著变化;液冠–液坑高度比随韦伯数的增大在一定范围内增大;中心射流能否分离出次生液滴与液池深度和初始液滴直径有密切的关系。     

基于改进SSD的无人机航拍目标检测

针对无人机航拍图像尺度变化大、识别难度大和目标普遍较小的问题,提出一种基于改进单阶段多框检测器(single shot multibox detector, SSD)的无人机航拍目标检测算法——RCBnet.该算法为了提升网络的特征提取能力,将SSD算法的特征提取网络修改为Resnet-50并采用特征融合的方式,将特征图进行融合,用融合后的特征图构建特征金字塔;为了增强算法对物体的检测能力,设计一种联合注意力机制的多尺度卷积结构来有效调节感受野,实现不同尺寸卷积核对特征图的并行运算;针对训练过程中正负样本极具不平衡的问题,该算法采用Focal Loss损失函数训练网络模型,使其侧重于困难样本.通过与其他经典算法相比可知,所提算法在无人机航拍图像中具有更高的检测精度、更好的检测性能和鲁棒性,相比SSD,精度提高达3.46%.