德国MTU公司民用航空发动机高压涡轮叶片维修技术

德国MTU汉诺威航空发动机维修公司的世界顶尖的技术装备。

航空发动机内窥镜检测技术与无损检测

提出航空发动机热部件在大修后,在役使用过程中出现损伤与内窥镜检测监控之间的有机联系,讨论航空动机内窥镜检测技术与无损检测的相互关系,从更深层面上指出发动机热部件修理中存在的一些问题是造成发动机重大损伤的原因之一,这对于监控发动机热部件损伤及其发展趋势、降低发动机维修成本有现实的意义。

V2500发动机的维修问题及改进型V2500 SelectOne发动机

V2500发动机是IAE国际航空发动机公司于80年代研制生产的双转子轴流式高涵道比涡轮风扇发动机。它具有无凸台的宽弦空心的风扇叶片、"浮壁"燃烧室和高效的燃油率三大特点。自80年代投入使用以来,V2500发动机凭借其高效率和可靠的性能赢得了越来越多的航空公司用户的青睐。

自动涡流检测技术在民航发动机维修检测中的应用

对零部件缺陷进行准确检测是民用航空发动机维修的重要前提。涡流检测技术可有效检测导电材料表面及近表面缺陷。采用自动涡流检测技术对民用航空发动机风扇盘内环、榫槽部位以及发动机高压涡轮盘榫槽底部、螺栓孔和内环区域的表面和近表面缺陷进行检测。检测结果表明:自动涡流检测技术能实现民用航空发动机扫查表面全面覆盖,检验过程不需要检验介质,不会产生提离效应和边缘效应影响。

航空发动机涡轮结构参数对EGTM的影响研究

针对维修后的发动机试车EGTM偏低的现象,从高压涡轮气路结构参数的层面上进行分析,并依据一些重要学术分析和大修厂的历史数据资源,确定明显影响EGTM的相关结构参数,利用主成分分析法(PCA)进一步提取与EGTM变化相关的参数。建立SVM模型,预测维修后的EGTM,依据参数量变对EGTM的影响,分析如何调整涡轮结构参数达到提高EGTM的目的,从而为维修后EGTM仍不理想、需再次返厂维修的发动机提供有效的维修建议。

基于MGA-BP网络的航空轴承故障诊断

为了提高航空发动机轴承故障诊断的准确率,提出基于改进遗传算法优化(back propagation,简称BP)网络(modified genetic algorithm to optimize BP,简称MGA-BP)的故障诊断模型。针对传统遗传算法易早熟、易陷于局部最优解等缺陷,利用固定个体选择概率、引入三角函数和高斯变异操作对遗传算法进行改进,并用改进遗传算法优化BP网络的权值和阈值。利用优化的BP网络对滚动轴承正常、内圈故障、外圈故障和钢球故障4种工况进行诊断,并考虑到网络输出模式、诊断样本比例等对诊断精度的影响。为了验证MGA-BP在轴承故障诊断中的有效性,将其他改进遗传算法优化BP网络作为对比算法。分析表明:MGA-BP能够较好地适应网络不同的输出模式、不同的样本比例,其抗噪能力、诊断准确率、误差收敛速度和误差收敛值均优于文中其他对比算法。

基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型

利用广义回归神经网络(GRNN)良好的非线性映射能力,对航空发动机排气温度(EGT)进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响,因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络(IFOAGRNN),并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例,选取相关参数作为预测模型的输入变量,EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下,将FOA-GRNN(fruit fly optimization algorithm to optimize GRNN)、GRNN、自回归预测模型和优化的支持向量回归机作为对比算法。分析结果表明:IFOA-GRNN的收敛精度高于FOA-GRNN;IFOA-GRNN对EGT预测的平均相对误差为2.47%、拟合优度为0.850 6,其预测效果均优于其他对比算法;同时,IFOA-GRNN对噪声的敏感性也低于其他对比算法。

极限学习机在航空轴承故障诊断中的应用研究

基于实验平台,采集滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚珠故障四种工况的振动信号,利用时域分析法提取故障特征量。分析隐含层神经元数量、隐含层激活函数和样本比例对极限学习机网络诊断效果的影响,同时从网络对样本比例的适应性、算法的稳定性、仿真耗时和抗噪能力四方面比较BP、SVM和RBF网络。结果表明:针对轴承故障诊断,极限学习机在神经元数量较少时采用Sigmoid()函数、神经元数量较多时采用Hardlim()函数,其诊断效果较佳;极限学习机相比BP、SVM和RBF网络,能够更好的适应样本比例的变化,且算法的稳定性和准确性均为最优;极限学习机仿真计算时间相对较短、抗噪能力较强。

浅析航空发动机视情维修在MRO的应用

“以可靠性为中心”是当今航空维修的基础思想,视情维修的概念自诞生以来就备受民航维修业的关注,航空器的维修方案也从定期维修逐渐转变为视情维修。发动机作为民航飞机中最为精密的部件,近年来也越来越多地采用了视情维修的思想进行维修工作范围的制定。本文通过介绍小工作范围发动机的进厂维修,简述了视情维修在MRO中的应用。

不同前缘形貌对风扇转子叶片颗粒物的冲蚀磨损

涡轮风扇发动机在实际运行过程中会吸入夹杂在空气中的颗粒物,颗粒物撞击会造成前缘退化成钝头形状,影响内部流场,导致发动机气动性能的下降,基于钝头叶片进行前缘优化能够恢复其气动性能。为了探究气动优化过程对颗粒物冲蚀速率的影响,以CFM56-7B大涵道比涡轮风扇发动机风扇转子叶片为研究对象,采用定常数值模拟方法,利用单向流固耦合计算研究颗粒物冲蚀磨损速率,结果表明:冲蚀区域靠近叶片前缘,随着叶高增加,冲蚀率不断增加。大部分颗粒物会与风扇叶片发生碰撞,碰撞位置集中在风扇叶片压力面处。冲蚀率与颗粒物浓度之间成正比例关系。近喘点工况相较于设计点工况,其冲蚀区域更加靠近叶片前缘。钝头叶片前缘处颗粒物冲蚀速率相较于原始叶片会增大,基于气动性能的前缘优化叶片能够降低冲蚀速率,但此规律并非适用于所有位置。

珠海摩天宇:秣马厉兵 逆势而上

尽管经济危机在制约着MRO业务的发展，珠海摩天宇公司仍然取得了不错的成绩。2009年进厂台数165台，其中大修124台，小修41台，折合大修量145台；营业收入达到24．2亿元，比同期预算的16亿增长8亿多；净利润达到2．5亿元，比累计预算的9000万增长了180．6％，并超额完成全年预算1．3亿元。

基于DMAIC方法的二手发动机购买决策分析

随着老旧飞机退役数量的增加,二手发动机的交易需求随之上升,由于二手发动机涉及的工程、质量、财务、法务等风险较大,传统的交易方式已无法满足风控的需要。本文从实际经验出发,利用DMAIC模型对传统交易模式进行优化,以达到提升风险控制能力的目的。

叶片前缘仿形涡流检测仿真与试验设计

仿形涡流检测技术因其耦合性好可有效抑制检测过程晃动而特别适合对大曲率叶片前缘快速检测。针对涡轮叶片前缘仿形涡流检测建立前缘及仿形线圈有限元模型,运用有限元方法分析叶片前缘凹坑、长裂纹、边沿凹坑3种典型缺陷在内外两种激励、不同内径线圈、不同频率等模式下的检测信号特征。仿真结果表明:大曲率前缘实施仿形涡流检测,检测区域可有效覆盖整个前缘区域,检测频率越高,检测灵敏度越高。双线圈检测模式下,外激励内接收比内激励外接收灵敏高,当内检测线圈尺寸大于缺陷的尺度时,内接收线圈内径越小,其相对灵敏度越高。结合仿真结论,制作前缘缺陷试块,采用锁相放大及图形化编程技术,设计前缘仿形涡流检测系统,试验结果表明,仿形线圈可有效检出前缘典型缺陷,检测幅值相位输出结果与仿真结论相似。研究成果可用于指导大曲率叶片前缘的工程实践检测。

维修企业在中国快速发展

危机，什么危机？即使全球的同行由于经济下滑而遭受巨额损失，中国的航空维修企业的管理者们仍然会发出这样的疑问。这种状况屡见不鲜了，一直延续到2009年年中。从去年夏天，这些管理者们的论调有了变化，他们现在用的词是“停滞”。尽管2009年业务量有所下降，但他们仍然对2010年以后航空业的前景持高度乐观的态度。

企业内部网络安全研究

在网络技术迅速发展并得到广泛应用的同时,网络安全也越来越受到大家的重视。本文分析了内部网络在与互联网物理隔离的情况下存在的安全威胁,提出了一套安全策略来保护内部网络。