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《内蒙古科技与经济》2017,(13)
基于德国GOM公司ATOS Scan Box三维测量系统快速测量核电末级大叶片的研究,目的是解决公司内部传统综合量具、标准样板制作周期长,制作费用高;三坐标测量设环境要求高,设备配置少,自由曲面测量效率低下(按小时计算),行程限制的技术问题。阐述了通过改进工装夹具、程序优化显著提升大型叶片的检测效率的方法,完整的测量数据对此类大型叶片的生产、工艺改进、总装装配提供了重要依据。 相似文献
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纵观世界航空领域,各国都对航空发动机采取了各种监控手段,特别是西方国家,积极采用无损检测手段对发动机内部进行有效的检查、监控,以满足航空发动机在各种情况下的使用。利用工业视频内窥镜对发动机压气机、涡轮叶片、燃烧室、喷嘴和一级涡轮导向器叶片等难以直接检查的部位直接进行目视检查,是能在飞机任务执行地点现场进行的无损检测手段中的重要一种。 相似文献
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涡轮是航空发动机核心机的重要组成部分,也是温度最高、应力最复杂、环境最恶劣的发动机部位。了解发动机涡轮叶片技术的发展历程,对于发动机的设计和研发有着很重要的意义。本文概括的介绍了涡轮叶片的加工技术和涡轮叶片的发展历程以及发展趋势。 相似文献
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某型航空发动机在工作17h后发生压气机超转和涡轮超温故障,对其分解检查,根据发动机内部损伤情况和故障现象,经分析判断确定了首断件为从叶根处断裂的压气机导风轮叶片。通过对叶片断口宏观分析、显微组织和断口形貌观察、金相组织分析和硬度测试,研究分析了叶片发生失效断裂的根本原因。研究结果表明:压气机导风轮叶片断裂性质为高周疲劳断裂,疲劳源与叶根前缘一处近似椭圆形(平面状)的铸造缺陷有关;同时还发现,叶片组织严重不均匀,存在大量的自由铁素体,其对金属材料的组织和强度造成不利影响。针对铸造缺陷问题,本文探讨了改善叶片铸造加工工艺和加强叶片零件成品质量检测的具体措施和方法,可以为铸造缺陷引起的发动机转子叶片疲劳故障分析提供经验和参考。 相似文献
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数据融合作为故障诊断学科中一门重要的手段,广泛地被用于科学研究,数据融合方法可以更好地检测本体的故障原因,并且为下一步诊断提供很好的科学依据。本文叙述了数据融合的原理和典型方法,介绍了国内外对航空发动机数据融合的研究发展概况,为日后运用于航空发动机故障数据的诊断和决策可行性做好了理论方面的准备。 相似文献
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航空发动机一旦在飞行过程中出现主轴承损坏或传动轴损坏、附件机匣齿轮故障,通常会导致飞机在较短时间内出现不可逆推力急速下降,可供飞行员应急处置的时间较短,飞机成功迫降机会较小。充分研究航空发动机滑油中携带的大量信息,建立指定型号发动机的滑油信息数据库及这些数据的判别标准,综合分析这些数据,可以提前发现航空发动机重要部件的异常磨损,及时预警航空发动机的重大故障隐患,降低飞机飞行风险。 相似文献
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提出了一种改进的数字化热像航空涡轮发动机的主动红外故障检测方法,通过数字化的热像仪可以对检测数据进行数字化分析,判断故障的类型与故障的位置。采用主动红外故障检测方法的热激励源可以采用多种方式进行,使得检测的对象可以为整块的平面,仿真测试结果表明随着散热系数的不同,导致堵塞处在热像仪的拍摄中出现了明显的温度变化,从而确定了叶片散热通道的堵塞位置,成功地进行了故障判断。主动红外故障检测方法具有较强的航空涡轮叶片故障检测能力,具有广泛的应用前景。 相似文献
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实践证明,没有大量的试验工作要想研制出先进的航空发动机几乎是不可能的。如果说设计发动机时某些参数可以通过计算获取,那么发动机进入外来物、进口结冰及压气机叶片折断对发动机所造成的破坏程度则必须以试验来验证,文章主要介绍了英国和美国在发动机研制中所进行的一些特种试验项目和试验方法,这些方法对航空学院的学生学好《发动机试验》课具有一定的参考意义。 相似文献
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目前,全国有机动车技术性能检测站、维修企业几千家,按相关规定均应配有汽油发动机转速测量仪。由于至今没有相应的国家计量检定规程和相应的检测校准装置,就产生了无法校准的现状。汽油发动机转速测量仪标准装置成功研制,将有效地解决我国目前机动车发动机转速测量仪无法校准的难题,满足汽车生产企业以及广大汽车检测行业对发动机转速测量仪校准的需求。 相似文献
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目前,全国有机动车技术性能检测站、维修企业几千家,按相关规定均应配有汽油发动机转速测量仪。由于至今没有相应的国家计量检定规程和相应的检测校准装置,就产生了无法校准的现状。汽油发动机转速测量仪标准装置成功研制,将有效地解决我国目前机动车发动机转速测量仪无法校准的难题,满足汽车生产企业以及广大汽车检测行业对发动机转速测量仪校准的需求。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2020,(26)
在低温环境潮湿环境中,风机极易发生叶片结冰现象,这可能会降低风电机组的效率。导致风机叶片结冰的因素较多,因此需要测量的特征参数也偏多,为了防止维数过多而导致模型训练时间过长,传统会采用主成分分析(Principal Components Analysis)等无监督降维方法,但这会丢失大量有用的数据,影响模型训练的准确性。同时,目前对风机叶片结冰故障诊断的准确度还有待提高。本文提出了一种基于ReleifF特征提取和随机森林算法的风机叶片结冰诊断新方法,提升了故障诊断的精确率。通过其他传统机器学习算法的比较,表明本文提出的方法在准确度优于其他算法,有效解决风机叶片结冰问题。 相似文献
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