基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题，在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上，提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络，保留捷径连接中的卷积神经网络结构，既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递，并融入注意力机制构建多层残差网络，注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息，有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析，结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系，剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%，比未融入注意力机制方法平均降低18.9%，有效提高了预测精度。     

双模块下颌式内转进气道/圆锥前体一体化布局研究

为实现三维内转进气道的内收缩流场与圆锥前体的外压缩流场的良好匹配，提出了一种双模块下颌式内转进气道/圆锥前体(Double-modules Chin Inward-turning Inlet and Conical Forebody，DCII/CF)一体化设计方法，获得一种新颖的双发并置、侧向安装的DCII/CF一体化布局。针对该布局形式，开展了DCII/CF一体化构型与传统的单模块内转进气道/圆锥前体(Single-module Inward-turning Inlet and Conical Forebody，SII/CF)一体化构型的数值对比研究。结果表明：DCII/CF一体化布局不仅为内转进气道提供了优秀的前体附面层排移效果，还有效避免了传统SII/CF布局中前体附面层与进气道内部流场之间的相互干扰。在Ma∞=6.0设计状态，DCII/CF一体化布局的进气道总压恢复系数相较传统的SII/CF布局有了显著提高，从0.403提高至0.482；但由于前体附面层的排移，该布局的捕获流量略有降低， SII/CF的流量系数为0.956，该布局则为0.917。而在非设计状态，该布局形式同样具备较好的总压恢复性能，在Ma∞=5.0与Ma∞=4.0的总压恢复系数分别达到了0.586和0.682，明显高于SII/CF的总压恢复系数0.507和0.619。     

压气机Ⅰ级转子叶片喷丸强化工艺

为了提高弹用涡喷发动机压气机Ⅰ级转子叶片（以下筒称叶片）的使用寿命，采用了喷丸强化技术、制定了喷丸强化的主要技术要求；阐明了确定喷丸强化工艺参数的原则、程序和方法；对喷丸强化过的叶片的装机试车考核情况进行了初步的评定；经过喷丸强化的叶片的使用寿命，由原来的４～５ｈ提高到１２ｈ以上，达到了发动机使用寿命１０ｈ的要求，证实了对叶片喷丸强化是必要的，其技术要求是合理的，主要工艺参数是可行的。     

CFM56—3型发动机反推系统典型故障的判断与分析

CFM56—3型发动机广泛应用于BOING737—300型民航客机，采用双发配置。每台发动机安装一套反推系统。在飞机落地滑跑时打开反推降低飞机滑跑速度，与飞机刹车系统一起使飞机尽快减速。[第一段]