基于DenseNet和ResNet融合的发动机孔探图像分类研究

孔探是检测发动机内部损伤最重要的手段之一.为了解决发动机孔探检查中孔探人员主要依靠经验对损伤进行界定的问题,研究了基于DenseNet和ResNet融合的新型单通道网络结构,实现对发动机部件的分类,为后期孔探缺陷自动识别建立基础.通过对某大修厂孔探数据和自建数据进行处理,完成了孔探图像分类数据集的构建;训练新型的49层网络模型,在自建数据集测试集上测试的准确率和平均召回率分别为96.0％ 和95.9％,有较好的泛化能力,可以有效的对发动机部件进行分类.     

APU在翼水洗工艺初探

航线上APU经常由于其压气机积污而导致APU引气压力和EGT裕度降低,为解决这一现实问题,维修部门除了按照排故手册进行工作之外,水洗APU往往是维修部门特别推荐的方案之一,本文通过对APU水洗必要性的分析,基于目前国内外航空公司和大修厂的水洗APU情况,并结合航空发动机的水洗经验,探讨了APU在翼水洗的方法和程序,在此基础上,结合APU自身结构特点及人为条件,分析APU水洗效果不佳的原因,这对于改善维修部门的维修情况是非常必要和有益的。     

某型航空发动机压气机叶片干冰清洗试验研究

为研究某型航空发动机压气机叶片干冰清洗效果并获取关键参数值,分析了压气机叶片干冰清洗的原理,测试了干冰清洗对压气机叶片的清洗效果。采用人工涂抹法模拟不同积垢的压气机叶片,进行压气机叶片干冰清洗试验,在不同的参数下系统地研究干冰质量流量、喷射角度和压气机转速等参数对干冰清洗效果的影响,获得干冰清洗压气机叶片的最佳参数范围。试验结果表明,干冰清洗对压气机叶片有较好的清洗效果,人工涂抹法可以较好地模拟实际的压气机叶片积垢情况,获得清洗关键参数干冰质量流量、喷射角度和转速的较优范围。     

APU在翼水洗工艺初探

航线上APU经常由于其压气机积污而导致APU引气压力和EGT裕度降低,为解决这一现实问题,维修部门除了按照排故手册进行工作之外,水洗APU往往是维修部门特别推荐的方案之一,本文通过对APU水洗必要性的分析,基于目前国内外航空公司和大修厂的水洗APU情况,并结合航空发动机的水洗经验,探讨了APU在翼水洗的方法和程序,在此基础上,结合APU自身结构特点及人为条件,分析APU水洗效果不佳的原因,这对于改善维修部门的维修情况是非常必要和有益的。