基于飞机机械故障检查液压系统常见故障研究
在日常生活中,人们为了提升通行的效率,经常会选择飞机作为自身出行的交通工具。在此情况下,各个国家内部的飞机数量逐步增多,飞行航线也在日益完善。对此,为了保证飞机在飞行阶段的稳定性,保障相关人员的人身安全,就需要针对飞机的整体系统进行全面分析。但是,由于飞机的结构较为复杂,本文主要针对飞机机械故障检查中液压系统的常见故障问题进行分析,并且结合故障因素提出相应的规避措施。
基于卷积神经网络的飞机液压系统故障诊断
现代飞机系统的复杂度和集成度均大幅提升,使得其故障诊断存在难度高和准确率低等特点。采用一维卷积神经网络方法对军用飞机液压系统的故障诊断问题进行了研究,构建了满足多传感器数据分析要求的卷积神经网络模型。考虑到神经网络的输入来自不同的传感器数据序列,各数据序列之间的空间关系不明显,因此,即使网络输入是二维形式,而实际的卷积操作均在一维上进行。通过解决某飞机液压系统的故障诊断问题,证明将标准化后的多传感器数据序列及对应故障模式作为训练样本对卷积神经网络模型进行训练时,采用满足训练要求的网络对飞机液压系统进行故障诊断时具有较高的准确率。
基于CNN的飞机升降舵液压系统故障诊断
针对民机液压系统故障诊断对专家经验的依赖和深层网络诊断模型退化的问题,提出改进的一维卷积神经网络算法。首先,将仿真故障数据直接输入一维卷积神经网络,再对卷积层使用残差块机制来提高信息的利用率,引入挤压与激励网络对卷积层特征向量进行加权表示,从而减少无效信息,达到抗干扰的效果;其次,使用一维全局均值池化层处理末层信息,降低神经网络参数的数量和诊断时间;最后,为了验证所提方法的有效性和实用性,通过实验室仿真平台得到的飞机升降舵液压系统故障数据对该方法进行测试,同时与主流算法进行对比。实验结果表明:本文所提方法测试集准确率高达99.3%,相比其他网络在液压系统故障诊断方面准确率和泛化性有明显的提升,在加入20%噪声环境下本文网络相比传统卷积网络诊断准确率提升4.4%,且具有较强的实用性。
飞机刹车系统防反冲油滤选型和验证
针对飞机自动防滑刹车系统易受污染导致刹车故障的问题,通过对现有防污染措施的分析,发现刹车系统在防反冲控制方面存在薄弱环节。分析各种型式滤材,选取锥形金属网作为防反冲油滤滤材。制造实验样件,进行常温、低温、含气的实验分析和寿命摸底实验。实验结果表明:低温和含气对正反向压力冲击和建压卸压时间有显著影响,该型滤材在寿命摸底实验后功能正常,性能仅轻微下降。
一种新型飞机罐式加油车计算分析
为保证在目标值下新型飞机罐式加油车输出参数满足各项安全性能和指标的要求,文章对加油车的载荷要求、液压系统要求以及重要部件进行计算,并对计算结果进行具体分析,对后续生产同类型的车辆提供借鉴和技术支持。
飞机起落架实训装置的设计与实现
为解决高职航空维修专业实装不足,难以满足教学实训需求的难题,设计制造了一种基于大型飞机起落架的实训装置。整个装置较好地实现了飞机起落架的液压收放、刹车压力检测等功能,达到了设计效果。试验结果表明,该装置运行平稳、工作可靠,教学效果良好。
直线油泵技术研究
航空地面液压保障系统是一种至关重要的航空地面保障装备系统,为飞机作动系统检修提供液压动力源。文章以航空地面液压系统为对象,主要进行了以下两个方面的研究工作:(1)结合航空地面液压系统装备的使用条件,充分考虑现役液压设备存在的能耗高、噪音大等缺点,创新地提出采用直线油泵技术,为地面液压设备系统设计提供了新思路。(2)分析系统各种工况条件下适应性。创新提出在设计系统时充分考虑工况条件对液压系统输出性能的影响,能够填补保障装备针对工况适应性设计的空白。文章对上述关键技术进行的探索研究,为地面液压系统装备的研制提供了设计依据,具有较高的实践价值。
飞机液压系统油温地面测试模拟器设计与实现
随着工业4.0的深入发展,传统手工测量已经成为现代航空制造业发展的阻碍。将测试过程信息化、数字化,加速地面测试过程中的信息传递和信息统计已经成为航空制造业的迫切需求。介绍了飞机液压系统油温地面测试模拟器设计与实现。系统软件平台基于Think PHP框架进行开发,结合基于角色的访问控制(RBAC)模型的用户管理技术、对象关系映射(ORM)技术、ThinkAjax引擎等技术支持,建立了标准的飞机液压系统测试流程。该流程包括测试需求、测试设计、测试用例、测试执行、测试统计五个步骤。系统硬件支撑层设计的油温模拟器通过定值电阻编码的方式进行油温阻值的模拟,灵活性强、误差小,符合航空测试模拟的需求。试验结果表明,模拟器对于油温的模拟高效、准确。软件平台测试流程扩展性强、灵活度高,对现有的飞机液压系统测试效率有很大的提升。
飞机起落架液压收放系统的故障程度诊断
飞机起落架液压收放系统故障程度正确诊断可帮助飞行员及时采取行动应对不同程度的故障,避免人员和财产受到损失。针对飞机起落架液压收放系统故障样本少,故障数据时域上的高相关性,提出一种混合条件变分自编码网络和双向长短期记忆神经网络的故障程度诊断模型。建立某型飞机起落架液压收放系统仿真模型并植入不同程度故障,提取故障数据;将故障数据归一化并训练出CVAE生成模型;利用BLSTM在时域上的双向学习能力,构建CVAE-BLSTM混合模型,诊断飞机起落架液压收放系统的故障程度。与其他算法相比,CVAE-BLSTM具有高准确率与强泛化能力,可对飞机起落架液压收放系统故障程度进行有效诊断。
基于AMESim的飞机液压系统仿真技术的应用研究
现代飞行器中几乎全部的节能与释放能量系统都是由液压驱动的,对飞行器中液压控制系统的需求也愈来愈高。在飞机液压控制系统的设计中,传统的工程设计方式首先通过设计者的专业知识和经验,并考虑了结构参数及其对系统动作特征产生的影响。但随着电脑仿真技术的进展,数值模拟已经能够在工程控制系统方案设计中直接模拟实际控制系统的动作特征。数字计算机模拟技术已广泛应用于飞机液压系统的设计、开发和改进中。