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公开(公告)号：CN106355253B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201610486895.3
申请日：2016-06-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及航空发动机维修技术领域，具体的说是一种能够有效提高航空发动机运行效率，降低维护成本的航空发动机最优运行性能区间确定方法，其特征在于以单位运行维修成本最小为优化目标，建立面向全成本的航空发动机最优运行性能区间确定模型，用一个单调连续函数表示航空发动机性能参数的衰退规律，本发明与现有技术相比，从航空发动机运行维修全成本出发考虑其最优方案，航空发动机性能对其运行成本有很大影响，通过从全成本角度确定航空发动机最优运行性能区间，提高对航空发动机运行维修效率、降低运行维修成本。
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公开(公告)号：CN107944623B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201711175073.4
申请日：2017-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于酵母菌出芽繁殖的优化方法及其应用，本发明涉及机队保有率优化方法，为了解决现有技术当机队保有率优化模型最优解不唯一时，无法获得最优的机队保有率的问题。本发明将培养基视为优化问题连续型解的区域约束；接种酵母菌过程视为初始解生成过程；酵母菌在培养基上的出芽繁殖视为解的优化过程：繁殖出的酵母菌落入培养基内为优解，可存活并可继续繁殖；否则则为劣解，不能存活也不可能继续繁殖。考虑到优化问题的连续型最优解可能是分段连续或者初始解落入到非培养基的情况，让处于非培养基中的劣解可以寻找并迁移到最优繁殖区域进行繁殖。繁殖出的优解集合所覆盖的区域就是优化问题的连续型最优解。本发明用于飞机维修管理领域。
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公开(公告)号：CN107730014B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201710993647.2
申请日：2017-10-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于CBM的机队维修决策方法，本发明涉及基于CBM的机队维修决策方法。本发明为了解决现有方法是针对民用航空发动机和非结构件，单机保有率达不到训练要求，及没有考虑机队的维修成本的问题。本发明包括：一：进行飞机疲劳结构的剩余寿命预测，得到疲劳结构的剩余寿命；二：根据得到的疲劳结构的剩余寿命，建立单机维修成本决策优化模型；三：根据步骤二建立的单机维修成本决策优化模型，建立机队的维修成本决策优化模型；四：建立机队保有率优化模型；五：根据步骤三和步骤四建立机队的多目标优化决策模型，根据多目标优化决策模型采用非支配排序的多目标优化算法方法确定机队各飞机疲劳结构的最优维修方案。本发明用于机队维修领域。
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公开(公告)号：CN105806624B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201610104431.1
申请日：2016-02-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01M15/04
Abstract: 本发明涉及航空发动机性能监控技术领域，具体地说是一种基于气路参数衰退基线的航空发动机水洗后节油量算法，其特征在于，包括以下内容：对整个航段与巡航阶段燃油流量的映射关系进行处理；航空发动机燃油流量偏差值衰退基线概念的提出与该基线挖掘方法研究；对水洗节油效果持续循环计算方法研究；基于燃油流量偏差值衰退基线的节油量模型推导，本发明相对于现有技术，能够根据发动机水洗相关数据，来获得发动机燃油节省结果，从而为选择合理水洗基地提供主要参考指标，具有准确、可靠等显著的优点。
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公开(公告)号：CN107577902B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201710995498.3
申请日：2017-10-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/04 , G06F119/02
Abstract: 一种基于UKF的飞机疲劳结构剩余寿命预测方法，本发明涉及基于UKF的飞机疲劳结构剩余寿命预测方法。本发明为了解决现有方法飞机疲劳结构剩余寿命低的缺点。本发明包括：步骤一：基于Paris疲劳裂纹扩展公式，建立状态空间评估模型；步骤二：对步骤一建立的状态空间评估模型利用无迹卡尔曼滤波算法进行滤波，得到准确的状态参数向量xk；步骤三：利用步骤二得到的准确的状态参数向量xk，进行结构的裂纹扩展剩余寿命预测。通过对比实验可知，本发明算法的预测结果优于EKF算法，且预测得到的RUL绝对相对误差小于10％。本发明应用于飞机疲劳结构剩余寿命预测领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111597760A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010418279.0
申请日：2020-05-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本申请公开了一种实现小样本条件下获取气路参数偏差值的方法，属于航空发动机健康管理与监控技术领域。本发明包括构建发动机样本数据集、对数据进行归一化预处理、构建深度领域自适应气路参数偏差值回归模型、利用目标域发动机及源域发动机训练集训练深度领域自适应气路参数偏差值回归模型、利用训练好的所述深度领域自适应气路参数偏差值回归模型对所述目标域发动机测试集提取到的发动机样本进行测试、分析回归效果以及获取小样本新机型航空发动机ACARS数据，利用保存的气路参数偏差值回归模型获取气路参数偏差值。本发明实现跨工况、跨机型下建立气路参数偏差值模型，进而获取发动机监控自主性。
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公开(公告)号：CN109558873A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811467778.8
申请日：2018-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于变样本栈式自编码网络的模式识别方法，属于大数据模式识别领域。现有的模式识别方法在数据维度逐渐增高时，会出现模式识别精度和效率下降问题的问题。一种基于变样本栈式自编码网络的模式识别方法，一、通过变样本栈式自编码网络滤除高维空间样本中噪声，映射成低维空间去噪样本集合；二、利用步骤一获得的低维空间去噪样本集合对样本训练分类器进行训练，得到低维空间去噪样本集合中的典型样本集合；三、基于步骤二获得的典型样本集合，采用逆映射到高维空间获得高维空间典型样本集合，并利用待测试样本与高维空间典型样本集合的相似度识别方法进行模式识别，完成待测试样本的类别判定。本发明与其它算法进行对比，提高了分类准确率。
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公开(公告)号：CN107886126A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711102389.0
申请日：2017-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6271 , G06K9/6276 , G06N3/0481 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于动态集成算法的航空发动机气路参数预测方法及系统，其中方法包括：基于迭代算法对训练样本集进行学习得到基学习机，并使用基学习机对测试样本集进行预测，得到每个基学习机的预测结果；在所述训练样本集中选择测试样本的近邻样本，评估每个基学习机在近邻样本的局部性能动态确定每个基学习机的权值；基于所述每个基学习机的权值，利用加权核密度估计将每个基学习机的预测结果集成得到最终预测结果。本发明通过量化评估各学习机的局部性能，提出了动态加权核密度估计组合方法，可用于对航空发动机气路参数序列的预测任务中，不受离群值和样本不对称分布的影响，实验结果表明能够有效提高集成学习算法的预测精度。
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公开(公告)号：CN107244403A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710399776.9
申请日：2017-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: B63H5/125
CPC classification number: B63H5/125
Abstract: 一种两自由度并联式矢量推进装置，涉及水下推进装置技术领域，设有安装座和驱动座，其特征在于安装座上圆形阵列有三根支撑臂，三根支撑臂中的两根支撑臂经导向装置可纵向移动的设置在安装座上，另一根支撑臂固定安装在安装座上，安装座上设有用于驱动支撑臂移动的支撑臂驱动装置，三根支撑臂上端分别经转动副连接有调节臂，调节臂上端分别经球铰与驱动座连接，驱动座上设有螺旋桨及螺旋桨驱动装置。具有结构简单、紧凑，控制简单、反应迅速，控制精度高，水中阻力小，系统稳定性高等优点。
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公开(公告)号：CN100436058C
公开(公告)日：2008-11-26
申请号：CN200610151060.9
申请日：2006-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 五轴联动并串联数控抛光机床，它涉及一种抛光机床。针对汽轮机大中型叶片采用手工抛光，效率低、不易操作、对操作者健康带来危害的问题。本发明的固定平台(3)位于运动平台(4)的上方，运动平台(4)与固定平台(3)之间通过四个伸缩连杆(8)连接，每个伸缩连杆(8)的上端分别与相对应的四个第一伺服电机(2)传动连接，砂轮(5)装在运动平台(4)上且与运动平台(4)转动连接，砂轮(5)的正下方设有固定工作台(1)，固定工作台(1)上装有通过第二伺服电机(7)驱动的数控转台(6)。本发明的运动平台可实现空间的三维移动和一维转动，装在数控转台上的汽轮机叶片实现一维转动，因此本发明可以实现对汽轮机叶片及其他空间复杂曲面零件的抛光作业。
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