公开(公告)号：CN119473259A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411440105.9

申请日：2024-10-15

Applicant: 中国直升机设计研究所

Inventor： 张雯婷 ,  韩志忠 ,  金坤健 ,  吕金泽 ,  张学薇

IPC: G06F8/34 ,  G06F8/38 ,  G06F8/71

Abstract: 本申请提供了一种创建动态配置自定义模型的方法，所述方法包括：步骤1、配置参数模型；步骤2、配置计算模板；步骤3、将所述参数模型中的参数与所述计算模板中的参数进行关联，完成所述参数模型与所述计算模板的关联配置，得到计算模型；步骤4、基于所述计算模型，生成计算实例；其中，所述计算实例用于调用计算；本发明能够对计算模型进行统一配置管理，通过编辑Exce l文件实现计算文件的生成，无需将计算公式写入底层代码，提供规范化的计算文件模板，利于程序维护、节省修改代码的时间。

公开(公告)号：CN119442845A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411434312.3

申请日：2024-10-15

Applicant: 中国直升机设计研究所

Inventor： 张学薇 ,  熊欣 ,  龚明程 ,  宋畅 ,  岳巍 ,  孙思 ,  刘俊增 ,  陶宪斌 ,  汪振兴 ,  李玮 ,  胡磊 ,  奚佳凯 ,  刘晓同

IPC: G06F30/27 ,  G16C60/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00 ,  G06F113/26 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明属于直升机复合材料高温疲劳性能预测技术领域，涉及融合机器学习的复合材料疲劳刚度退化预测方法及装置。该方法包括：以纤维方向复合材料层合板为研究对象，利用卷积神经网络算法，实现了不同温度下玻璃纤维复合材料纤维方向拉‑拉疲劳刚度退化规律的准确预测。

公开(公告)号：CN114112348A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111376169.3

申请日：2021-11-19

Applicant: 中国直升机设计研究所

Inventor： 吴堂珍 ,  徐朝梁 ,  刘文琦 ,  朱定金 ,  付裕 ,  张学薇 ,  王玉合

IPC: G01M13/00 ,  G01N3/30 ,  G01N3/08 ,  B64F5/60

Abstract: 本发明提供了一种直升机复合材料尾段缺陷容限试验验证方法，包括：模拟复合材料尾段在制造过程产生的不可检测制造缺陷；模拟复合材料尾段在使用过程中产生的低能量冲击损伤；在复合材料尾段贴应变片；将复合材料尾段安装在过渡段假件上；在复合材料尾段的尾梁上选择应力小的位置施加侧向和垂向载荷；在复合材料尾段的平尾气动中心位置施加平尾气动载荷；在复合材料尾段的尾桨毂中心施加侧向和垂向载荷；开展第一阶段疲劳试验和极限载荷验证试验；基于第二冲击能量对复合材料尾段各框连接区的蒙皮进行冲击损伤；开展第二阶段疲劳试验和剩余强度验证试验。

公开(公告)号：CN117392498A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311504700.X

申请日：2023-11-13

Applicant: 中国直升机设计研究所

Inventor： 龚明程 ,  张学薇 ,  李璨

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络的直升机飞行状态识别方法，包括：步骤1，采集多架次直升机的飞行参数；步骤2，对采集的多架次飞行参数中与飞行状态相关的特征参数进行数据集预处理，设置出多个飞行状态对应的标签，以及得到基于多个特征参数的融合特征图像；步骤3，将待训练的数据集划分为训练数据集和验证数据集，所述数据集包括融合特征图像和各飞行状态对应的标签；步骤4，通过搭建卷积神经网络模型，采用训练数据集对卷积神经网络模型进行训练调参，并采用验证数据集对完成训练的卷积神经网络模型进行验证，形成并确定用于直升机飞行状态识别的卷积神经网络模型；步骤5，采用卷积神经网络模型对新架次的飞行参数进行状态识别。

公开(公告)号：CN114065400A

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202111398099.1

申请日：2021-11-19

Applicant: 中国直升机设计研究所

Inventor： 邓景辉 ,  汪振兴 ,  张学薇 ,  吴堂珍 ,  陶宪斌

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/04

Abstract: 本申请提供一种基于神经网络的直升机单机寿命预测方法，所述方法包括：确定疲劳寿命监控部件，并根据部件的受载形式确定需要监测的特征数据和通道数；采集疲劳寿命监控部件的飞行数据，对所述飞行数据进行预处理；根据所述飞行参数和载荷数据特征值，基于神经网络建立直升机飞行载荷预测模型，并获得载荷预测值；根据所述载荷预测值，计算部件的累计损伤值；根据所述累计损伤值，预测部件疲劳寿命。

公开(公告)号：CN119442461A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411434324.6

申请日：2024-10-15

Applicant: 中国直升机设计研究所

Inventor： 高超干 ,  杨欣 ,  陈亚萍 ,  程起有 ,  熊欣 ,  喻溅鉴 ,  张佳琦 ,  赵江 ,  晏峰 ,  张学薇

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/23 ,  G06F111/04 ,  G06F119/02 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明属于直升机旋翼系统强度设计领域，涉及基于寿命‑应力转化的结构抗疲劳优化设计方法。该方法包括：获取直升机某结构的静强度、高低周疲劳设计载荷；将静强度应力约束、周疲劳应力约束、与目标寿命相关的周疲劳应力约束作为周疲劳应力约束来进行结构抗疲劳优化。

公开(公告)号：CN115862776A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211439976.X

申请日：2022-11-17

Applicant: 中国直升机设计研究所

Inventor： 曾玖海 ,  史斯佃 ,  陶宪斌 ,  杨昌 ,  张学薇

IPC: G16C60/00 ,  G06F30/20 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明属于直升机疲劳强度领域，涉及一种直升机桨叶飞行实测载荷的应变合成疲劳谱计算方法。该方法包括：对于桨叶每个特征剖面，获得该剖面的剖面坐标系下的挥舞、摆振弯矩时域曲线数据；确定剖面坐标系下的外形特性和刚度特性；对表征该剖面外形特性的翼型坐标分区，离散成一定数量翼型坐标点；对挥舞弯矩时域曲线和摆振弯矩时域曲线，按时间离散成一定数量挥舞和摆振弯矩时域曲线数据点；将该剖面的翼型坐标点、每个时刻点的挥舞、摆振弯矩数据从该剖面的剖面坐标系下转换到形心主惯轴坐标系；通过形心主惯轴坐标系下的翼型坐标点、刚度特性、剖面挥舞和摆振弯矩，同步计算每个时刻下每个翼型坐标点的应变时域曲线。