“中国航天员风采”肖像赠送仪式暨中秋联欢晚会

9月16日晚,北京航天城中国航天员中心多功能厅人头攒动,谈笑声此起彼伏。到场的每一个人,脸上洋溢着喜悦的表情,他们围绕着大厅里的一百多幅栩栩如生、惟妙惟肖的人物肖像照,不时地发出啧啧的赞叹声……此时,这里正在举行的是由中国航天员中心主办、《航天员》杂志社承办、新时代健康产业（集团）有限公司鼎力支持的＂中国航天员风采＂肖像赠送仪式暨中秋联欢晚会。     

国外预测与健康管理(PHM)标准分析

搜集整理了国际标准化组织、电子电气工程师协会、机械信息管理开放标准联盟等国外标准化组织的预测与健康管理相关标准,分析了标准的主要内容和特点,对我国PHM标准化的主要内容、策略提出了建议。     

基于决策树的涡轴发动机气路健康评估方法

为解决涡轴发动机退化模式多、故障样本大、分类困难的问题,将梯度提升决策树(GB?DT)算法应用于涡轴发动机气路健康评估.首先对涡轴发动机故障标签进行了拆解,针对每一类标签设计了一个分类器.通过特征重要度排序筛选了6个分类标签的输入特征,有效降低模型复杂度.通过遍历确定树的最优数量和深度,确保了分类的准确性.仿真结果表明...     

涡扇发动机故障诊断硬件在回路实时仿真平台

硬件在回路仿真是发动机故障诊断算法由理论转向实际工程应用的重要阶段,但目前航空发动机故障诊断算法的研究多数处于软件数字仿真阶段。构建民用涡扇发动机故障诊断算法硬件在回路实时仿真验证平台,开发考虑健康退化的民用涡扇发动机多维调度分段线性化模型,分析并模拟仿真民用涡扇发动机的四类典型常见故障。经过对相关诊断算法进行实验验证,表明该平台及使用的模型和方法都是行之有效的,具有一定的工程使用价值。     

无人机故障预测与健康管理系统研究

PHM(故障预测与健康管理)技术作为一种新兴的故障诊断与管理方法,能对无人机重要部件、系统进行全面的健康状态监控、故障检测、分析判断处理,因而在无人机技术领域得到广泛重视和长足发展.文章通过对PHM技术的分析研究,搭建了无人机故障预测与健康管理系统的总体框架,并设计了无人机故障预测与健康管理系统模块.     

纤维多孔介质介观尺度结构对其真空绝热性能的影响

纤维多孔介质在绝热材料领域的应用广受关注,真空工艺是提升材料绝热性能最为有效的方法.本文研究了真空条件下介观结构对纤维多孔介质的有效导热系数的影响,改进了已有纤维随机结构生成方法,运用D3Q19格子Boltzmann方法对其有效导热系数进行求解.改进的生成方法可明显改善纤维分布,穿插率可降低至3.1％.模拟结果与实验及...     

基于电动舵机的健康仿真与评估方法研究

综述了国内外开展飞行器健康相关研究的现状,强调了考虑渐变过程对于健康仿真的重要性。以某型飞行器电动舵机为研究对象,建立了舵机系统的非线性仿真模型。通过分析组成电动舵机各个环节的健康模式与模型参数的映射关系,阐述了建立健康模型开展健康仿真的方法,并结合测点仿真数据和多维向量相似度、遗传算法的原理,提出了健康指标的计算和优化方法,达到健康评估的目的。最后,以simulink环境下的仿真实例对上述方法的可行性进行了初步验证。     

航天安全生产标准化体系与职业健康安全管理体系有效融合初探

介绍航天安全生产标准化体系与职业健康安全管理体系的基本概念,探讨并分析两者融合的必要性、可行性,提出两者融合中要重点关注的因素。     

航空发动机机载健康管理系统设计方法

为解决航空发动机机载健康管理系统正向设计流程不清晰、设计需求不明确、需求设计对应及追溯不规范的问题,在对比国内外现有健康管理功能架构体系的基础上,结合正向设计中需求捕获、需求分析和功能分配,研究了由上到下的航空发动机健康管理系统正向设计基本流程,开发了航空发动机健康管理正向设计流程平台,实现了机载功能架构的设计。引入基于模型的系统工程思想,采用面向对象的工程设计思路,建立功能目标量化、功能描述、模块定义等图形化设计方法,验证了该设计方法在硬件设计中的可用性。通过研究航空发动机机载健康管理系统设计方法并分析机载功能组成,建立了可扩展的流程平台,基于模型设计方法建立了可用的硬件设计模型,可为航空发动机机载健康管理系统设计提供参考。     

基于大数据的民用飞机未来运营模式探索

大数据作为一种新兴的IT实现方式,在深刻影响IT业变革的同时,也为航空业带来了新的发展机遇。飞机运行过程中产生的海量运营数据最能体现民机的大数据基因,基于大数据的飞机运营支援将会是其在航空产业施展拳脚的主要战场之一。首先通过对航空大数据的梳理与分析,获得运营数据的种类、结构、数据流程以及相关特点。然后结合航空公司的具体业务需求,针对飞机典型复杂系统,分别以健康监控中的故障诊断、性能退化预测以及维修辅助决策几大关键技术作为大数据应用的切入点介绍技术研究路线,利用数据挖掘、机器学习等方法识别运营数据在系统不同健康状态下的特征表达,准确预测系统退化趋势,设置风险预警模型以提前预知潜在故障,最后从工程应用角度探讨这些关键技术的大数据实现平台以及基于大数据的运营业务流程。