航空继电器适应性故障诊断系统

为了减少目前航空继电器用于发现和修理故障的费用,建立了基于规则、事实以及其自身经验的一个专家系统--适应性诊断系统(ADS).该系统利用推理对航空继电器检测和替换顺序进行了优化,节约费用约50%.     

模具智能设计系统的集成转换模型

在分析了模具设计专家系统及专家系统和人工神经网络相结合的几种模型基础上,建立了一个基于人工神经网络的智能设计系统模型--模具设计系统的集成转换模型,该模型不仅消除了一般模型的不足,提高了知识的获取和推理效率,而且在一定程度上模拟了"触类旁通"的思维过程和一般模具设计过程。     

液体火箭发动机故障诊断技术综述

综述了液体火箭发动机故障模式与故障机理、故障诊断技术、故障诊断技术应用三个方面的研究进展。不同种类故障诊断方法的优缺点和应用场景各不相同,融合多种方法于一个健康管理系统,可以提升故障诊断的时间敏感性、对故障的覆盖性、对发动机工作阶段的覆盖性以及对传感器失效的鲁棒性。制约故障诊断方法在液体火箭发动机健康管理中应用的三个主要问题是：（1）故障诊断方法与对象结合不够紧密;（2）基础研究不足,故障模式和故障机理积累欠缺;（3）数据融合不足,信息量匮乏。     

人工智能技术在航空发动机孔探检测中的应用进展

孔探是当前航空发动机检修过程中应用最多的无损检测方法,也是孔探图像的唯一获取途径。近年来,深度学习等人工智能方法开始被应用到航空发动机损伤分类、检测中,为实现航空发动机检修智能化提出了一些现行有效的方法,具有重要的工业应用价值。本文概述了航空发动机孔探检测的发展和优缺点,综述了专家系统和机器学习人工智能方法在发动机孔探图像方面的应用进展,总结了基于孔探图像实现航空发动机孔探检测智能化面临的一些挑战。     

Delcam模具设计系统

英国Delcam公司的Delcam Toolmaker软件是一款功能强大、面向塑料模具制造的模具总装设计专家系统,可自动为复杂注塑模、吹塑模创建模具结构及抽芯机构。它和Delcam公司的混合建模系统Power SHAPEPro完全整合,可帮助用户设计出非标准部件和机构,并广泛应用于航空航天、汽车、家用电器、医疗器材等行业,为客户提供强大而且智能的模具设计系统。     

测试设备故障诊断专家系统的设计与实现

通过分析测试设备故障诊断专家系统的目的和任务,将模糊神经网络理论与专家系统结合后用于测试设备故障诊断,建立了故障诊断专家系统的模型。探讨了故障诊断专家系统中知识库的构建及维护、不精确推理等问题。用面向对象分析方法分析测试设备故障诊断专家系统,并用软件加以实现。     

谈国内发动机故障诊断专家系统的现状及发展

航空发动机是飞机的心脏,是机械专业中故障率最高、调整最复杂、维护工作最大的系统,其工作状态的好坏直接影响到飞机的安全可靠运行。     

定位夹紧方案的自动设计

介绍了零件机械加工的定位基准决策及夹紧方案设计的柔性化方法。首先设计了各类零件普遍适用的通用推理机，然后针对各类零件的实际情况，设计了具有个性的功能构件。同时，提出了领域知识的合理内容及表达方式。