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631.
针对航空发动机叶片近年来出现的故障,进行力学分析;研究激光冲击强化的机制及其在航空发动机叶片上应用的可行性和关键技术. 相似文献
632.
现代飞行器广泛采用机内测试(Built-intest,BIT)技术,以便对其内部故障进行自动检测、诊断和隔离,但是常规BIT面临诊断能力不足和诊断模糊性等问题,导致BIT虚警率高,难以有效发挥其应有的作用.本文论述了BIT虚警的基本理论、虚警的危害及现状,并从BIT虚警产生的原因分析入手,提出了解决虚警问题的一些方法和措施. 相似文献
633.
634.
635.
叶片是关系到发动机性能的高负荷零件.严格控制叶片的制造质量,是叶片制造中的关键问题.因此,叶片的检测技术非常重要,在叶片制造的总工作量中叶片检测工作量占相当大的比例. 相似文献
636.
介绍了无人机的概念和基本特性;主要讨论了雷达组网和数据融合的基本原理及其如何实现对敌无人机等弱小目标的检测与跟踪,在此基础上引入了检测跟踪的新方法,有效弥补了单机雷达的不足,便于防空决策的后续处理. 相似文献
637.
利用正交小波变换在时-频域均有良好局部化的品质,提出了一种对动态系统故障诊断中非平稳信号进行分析与处理的方法.仿真结果表明,该方法不仅使测试结果更加精确,而且便于进行快速的故障诊断. 相似文献
638.
639.
结合航空大部件的数字化对接装配需求,设计了一套用于对接面铣削制孔的移动机器人加工系统,并提出具体的加工工艺流程。研究了基于激光轮廓扫描仪的大量散乱点云数据的预处理算法,提出基于栅格法和迭代拟合法的对接面特征提取算法。针对移动机器人加工系统在大场景下的高精度定位问题,提出基于扫描线法和最小二乘法原理的对接基准孔坐标找正算法。通过产品的加工实验验证,对接面铣削和制孔精度满足系统要求的各项技术指标,证明了本文提出的移动机器人铣削制孔系统的装配对接面加工方法能够精确地完成大部件数字化装配任务,对提高装配质量和效率具有重要意义。 相似文献
640.
基于深度学习具有强大的自特征提取能力和较优的分类能力,将深度卷积神经网络引用到轴承的故障诊断中,提出了基于一维深度卷积神经网络的轴承复杂工况故障诊断方法。在提出的方法中,将轴承的多故障振动信号作为模型的直接输入,通过训练深度卷积神经网络模型,利用模型中多个卷积层和池化层对输入的振动信号进行自特征提取,并进行故障分类。从而以基于数据驱动的方式形成端到端的故障诊断。研究表明,在一维深度卷积神经网络中直接输入轴承振动信号进行故障诊断,与提取时域和频域特征结合支持向量机进行故障诊断的方法相比,深度卷积神经网络可以更好地反映时域振动信号与特征间的关系,获得了比传统智能诊断方法更高的识别效率。 相似文献