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《燃气涡轮试验与研究》2019,(5):58-62
针对我国涡扇发动机系统和部件适航试验未得到充分融合及系统化贯彻的问题,以系统和部件试验的适航需求为引导,在提出涡扇发动机系统和部件试验的适航符合性验证实现路径的基础上,建立了系统和部件试验验证项目的决断模型和阶段化及并行模型。实例表明,提出的验证实现路径和建立的验证模型,能有效地将系统和部件适航符合性验证项目融合进发动机研制周期中,并系统地实现验证与对象之间的匹配及过程控制,对保证涡扇发动机系统和部件试验适航符合性验证的充分性和系统性具有积极的指导意义。 相似文献
32.
机载部件的可靠性直接影响航空器的安全运行。本文通过对机载部件使用寿命的统计和失效分析,对部件的故障提出了有效的控制方法,并举例说明了此方法在维护中的使用。 相似文献
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Delcam Toolmaker的一个独到之处是在模具设计的任何阶段,用户都可以退出进行中的自动设计模式,切换到PowerSHAPE对设计进行手工修改,随后可继续回到自动设计模式继续完成模型设计。这意味着用户不仅可以得益于高自动化设计所带来的简单、高速自动化设计,同时可根据自身需要,不受模型尺寸和复杂程度的限制,获得精度极高的模型设计结果。 相似文献
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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。 相似文献
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连续纤维增韧陶瓷基复合材料的发展及在航空发动机上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
《燃气涡轮试验与研究》2019,(5):47-52
介绍了连续纤维增韧陶瓷基复合材料的结构组成以及陶瓷基体材料、增强体纤维、界面层的发展情况,概述了连续纤维增韧陶瓷基复合材料在国内外航空发动机热端部件上的应用。从工程运用角度,探讨了连续纤维增韧陶瓷基复合材料工程化运用面临的问题及解决措施。结合我国航空发动机的发展需求及连续纤维增韧陶瓷基复合材料研究、应用现状,提出了加快连续纤维增韧陶瓷基复合材料研究及工程化应用的建议。 相似文献
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针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。 相似文献