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。     

浅谈航空公司联盟对中国民航的影响

随着航空运输市场自由化,建立国际航空联盟、形成全球性的航线网络结构已成为民航运输业发展的一大趋势。国际航空联盟是航空公司进入国外航空运输市场、实现全球化发展战略的有效途径。目前国航和上航加入了星空联盟,南航和东航则选择了天合联盟。航空公司联盟的     

试验

联合防区外武器完成首次飞行测试 雷锡恩公司的联合防区外武器C-1完成首次自由飞行试验，从而使世界上第一个具有网络功能和移动海上目标攻击能力的防区外武器接近初始作战能力。     

表面组装生产线的最优配置

在电子产品高速发展的时代,表面组装行业显得尤为重要,表面组装生产线的配置情况与产品的生产效率息息相关。在对表面组装生产线进行配置时需要考虑到诸多因素,包括设备的类型、组线方式及采用的工作方式等。要想实现高效生产就必须对这些因素进行系统的优化配置。     

长板件数控加工技术的探索与研究

结合某型机板件在数控加工中的研制生产状况和存在的问题,论述了实现各种长板件类结构零件装夹定位、刀具及其参数、加工方案及程编策略.通过这些技术措施的实施,在一定程度上解决了在加工长板类零件装夹和定位时出现的零件变形、让刀效率低、质量不稳定等问题.     

100座级飞机如何帮助网络型航空公司做大做强枢纽——E190飞机在南航“广州之路”战略中的作用

网络型航空公司的最大竞争优势在于在其庞大的网络覆盖和众多的航线、航班选择：直达或中转；本公司或联盟；不同的时日；不同的时段等。在航线网络中，枢纽是核心部分。正确的枢纽战略是第一成功要素。然而，没有座级适当的飞机，再好的枢纽战略也无法实施。本文以中国南方航空广州枢纽为例来阐述100座级的飞机如何可以帮助网络型航空公司成功实施枢纽战略。     

中国航天测控技术未来20年重点发展6大关键技术

9月13日～14日，中国宇航学会飞行器测控专业委员会在北京举行成立30周年暨第25届测控学术年会，记者从会上获悉，我国将在未来20年里重点发展天基测控、高速数据传输以及高精度测量技术等6大关键测控技术。     

静气动弹性模型高速风洞试验研究北大核心CSCD

对采用复合材料玻璃纤维、碳纤维加工的静气动弹性模型进行了高速风洞试验研究,测试了模型的柔度矩阵、气动力、表面压力、弯/扭应变信号及弯/扭变形,为静气动弹性模型刚度试验、弯/扭应变信号测量、模型变形视频测量(VMD)及风洞总压控制等静气动弹性风洞试验能力的提高积累了经验,为飞行器静气动弹性研究提供了良好的试验平台。研究表明:静气动弹性模型较刚性模型升力线斜率及襟副翼效率下降、气动焦点前移;静气动弹性模型与刚性模型表面压力差异明显;在小迎角范围内,静气动弹性机翼模型弯/扭应变信号随迎角增加基本呈线性变化;在正迎角时,大展弦比后掠机翼静气动弹性模型的剖面扭转变形使有效迎角减小,剖面越靠近翼尖弯/扭变形越大。     

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。