欧美“高速航路”研究进展

自20世纪80年代起,全球航空运输业进入了快速蓬勃的发展阶段,空中交通流量持续增长,航空客货运输量逐年攀升。据美国联邦航空局(FAA)预测,截至2025年,美国的航班总量将达到2010年的3倍,欧洲空中航行安全组织(Eurocontrol)关于欧洲航空运输的一份报告中预测,欧盟27国2010~2017年间的航空运输年平均增长率为2.6%。与之相对的是,持续增长的空中交通使美国、欧洲等世界各航空大国均面临着航路拥堵、航班延误的困境,尤其在高峰时间和恶劣天气情况下,繁忙机场间航路效率低下、灵活性差的弊端更是显露无疑。     

1.5级涡轮实验台前腔燃气入侵实验

在1.5级涡轮实验台上,针对不同转速和不同封严质量流量,分别采用稳态压力测量、瞬态压力测量和二氧化碳体积分数法对燃气入侵现象进行了实验研究,以确定不同工况下主流的动静叶相互作用对燃气入侵的影响以及入侵到盘腔的燃气在腔内与冷气的掺混过程.结果表明:静叶后的时均压力在周向有明显的周期分布,部分区域封严环外的压力高于腔内压力,且随着封严质量流量增加,这一区域逐渐缩小;动叶扫掠带来同频率的压力波动,对于燃气入侵的发生有着重要的影响;通过二氧化碳体积分数实验获得了最小封严质量流量,并得到在封严质量流量不足情况下燃气沿着静盘侧入侵盘腔的结果.      

R0110重型燃气轮机分级燃烧室NOx排放试验研究

R0110重型燃气轮机是中国第1台具有自主知识产权的重型燃气轮机,其燃烧室按照干式低排放（Dry Low NOx,DLN）原理设计,采用燃料径向分级的燃烧技术.燃烧室设计包括2种分级燃烧模式,第Ⅰ模式为常规燃烧模式,第Ⅱ模式主要是针对NOx排放问题而设计的.2种燃烧模式试验研究结果表明：第Ⅱ模式较第Ⅰ模式在污染物排放方面有显著降低,但2种模式均未满足设计要求.通过对试验结果做简要的阐述及分析,提出可采取调整各燃烧区的燃料分配比例、改进燃烧室结构等措施和建议,以进一步改善燃烧室NOx排放特性.     

航空发动机用M210石墨材料耐湿热老化性能研究

为适应海洋环境高温、高湿的气候条件,对航空发动机用高性能抗氧化石墨材料M210,选取不浸渍不浸油、浸渍不浸油、浸渍后浸油3种不同处理方式的试样进行湿热老化试验,对比研究湿热环境对不同处理方式的M210石墨材料在外观形貌、抗压强度和抗折强度等方面的影响.研究表明：M210石墨材料表现出良好的抗湿热老化性能,浸渍处理可以增强M210石墨材料在湿热环境下的抗压强度,且不受浸油的影响.3种处理方式的试样在湿热环境下均表现出优异的抗折性能.     

读来读往

CIMT将于4月22日在北京隆重开幕。面对后危机时代的挑战,中国已连续几年成为世界第一大机床消费国,本届展会更是盛况空前,代表世界顶尖技术水平的机床工具产品将大放异彩。本刊为此推出了     

读来读往

CIMT将于4月22日在北京隆重开幕。面对后危机时代的挑战,中国已连续几年成为世界第一大机床消费国,本届展会更是盛况空前,代表世界顶尖技术水平的机床工具产品将大放异彩。本刊为此推出了"未来机床"、"未来刀具"、"未来测量"和"未来工厂"4期特别策划。本期是以"未来工厂"为主题的特别策划。封面文章介绍了数字化工厂技术的应用现状与趋势;专稿针对实现飞机全三维设计的     

读来读往

A350XWB首飞、首架787-9梦想飞机开始总装、中国大飞机项目从工程设计转为工程研制,进入关键的攻坚阶段……世界航空业迎来了崭新的大飞机时代。本期"大飞机专刊"继续关注和报道大飞机先进技术,以飨读者。本期,封面文章由中航工业哈尔滨飞机工业集团吴志恩研究员详细论述了A350的复合材料构件制造技术;专稿由上海飞机制造有限公司高级工程师陈磊对民用飞机自动化装配生产线规划技术进     

通用机场机坪运行安全风险评估方法研究

传统机场机坪运行评价方法在确定指标权重方面存在不足,而模糊评价法在确定隶属度时主观判断较多。结合通用机场机坪运行特点建立评价指标体系,采用变权和相对差异函数的方法对通用机场机坪运行安全风险进行评估。首先运用变权理论对各评价指标的常权进行调整,体现单个指标对评价结果的影响;然后利用相对差异函数确定单因素对各安全等级的隶属...     

一种适用于军机总装的产品质量先期策划流程研究

在军用飞机总装阶段存在质量管控与业务流程脱节、质量先期策划不足导致的管控成本较高等问题。为解决这些问题,基于国际航空质量组织APQP 应用指南,改进并提出适用于军用飞机总装阶段的APQP 应用指南（MAFA-APQP）,包括理论模型、核心内容以及关键要素等;以航空发动机安装为对象,验证军用飞机总装APQP 在工艺流程优...     

基于深度学习的发动机叶片故障检测技术

为了解决航空发动机叶片故障检测中存在的检测精度欠佳、检测效率不高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测方法。针对小样本数据集检测精度低、模型训练速度慢等问题,对Faster R-CNN目标检测算法进行结构优化,引入Res2Net结构,通过分割串联的策略强化残差模块的卷积学习能力,搭建了细粒级的多尺度残差模型Res2Net-50,以提升模型的特征提取能力。同时,在网络的训练过程中,采用多次余弦退火衰减法对学习率进行调整,以加快模型的训练速度,提升模型的训练质量。针对航空发动机叶片裂纹和缺损2种故障类型进行网络训练与检测试验,试验结果表明：优化后的模型识别准确率提高了0.7%,模型的平均检测精度提高了1.8%,训练时间缩短了5.56%,取得了比较好的检测效果。