黄磊
- 作品数：2 被引量：6H指数：1
- 供职机构：中国民航大学航空工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于QAR数据的涡轮叶片疲劳寿命预测被引量：5
- 2019年
- 针对高压涡轮叶片的特点,提出一种基于QAR数据的民用航空发动机高压涡轮叶片实际使用载荷谱的数值模拟方法。从QAR中提取飞机飞行过程中记录的发动机实际使用载荷谱,通过有限元仿真得到涡轮叶片在实际使用过程中离心力、气动力和热应力的时间历程,借助寿命评估模型估算叶片实际使用寿命。该方法为高压涡轮叶片实际使用载荷的获取和剩余寿命的评估提供一种可靠的工程方法,对高压涡轮叶片的可靠性和受载特性的研究具有重要参考价值。
- 皮骏高树伟黄江博黄磊马龙
- 关键词：高压涡轮叶片载荷谱数值模拟剩余寿命
- 基于BP神经网络与PNN在航空发动机故障诊断上的对比被引量：1
- 2017年
- 航空发动机智能故障诊断技术广泛应用于民航并具有重要作用,其利于航空公司提高维修效率,降低营运成本。获取典型民用发动机PW4000飞行数据以及故障信息,对BP神经网络和概率神经网络(PNN)改进及优化,结合数据处理并提出智能故障诊断方法。经多次计算,BP诊断成功率为99.106%,PNN为99.339%。
- 黄磊
- 关键词：民航发动机故障诊断神经网络
