一、老龄飞机腐蚀问题研究（论文文献综述）
杨天贺[1]（2020）在《老龄飞机常见故障维护》文中研究表明老龄飞机的维护是航空公司机队维护的重要组成部分,它的作用是保证机队中老龄飞机的适航性与飞行安全。飞机随着使用时间的增长,会产生许多新飞机不易产生的结构性故障,如不能及时发现并进行妥善处置,将会导致飞机出现安全隐患甚至导致严重的空难,由此可见老龄飞机维修方案的制定对航空公司的运营有着重大的影响。本文主要介绍了两种常见故障——结构腐蚀、线路老化,结合具体案例对其防护保养措施进行分析。
张宗伟[2]（2019）在《老龄通航训练飞机机体结构损伤初探》文中研究表明Cessna 172飞机是中国民航飞行学院初级教练机队的主力机型,自引进以来已经在高的年利用率下运行超过10年,目前均已进入老龄期。本文主要研究Cessna 172飞机老龄化结构损伤检查,分析老龄飞机机体结构损伤典型问题,探索适用的维护对策与办法,对老龄飞机维修提出针对性建议,对通航行业老龄化飞机的维护保养及安全运行起到积极借鉴作用。
方艺斌[3]（2019）在《基于RBF神经网络的航空用铝合金酸性盐雾腐蚀预测》文中研究说明由于工业污染的日趋严重,飞机结构材料在服役过程中不可避免地要与酸性环境相接触,使得飞机机身结构不可避免地会受到不同程度的酸性腐蚀。飞机腐蚀问题一直是民航领域关注的焦点。飞机腐蚀不仅影响到飞机的安全,降低飞机的使用年限,导致飞机停飞甚至提前退役,而且给飞机的维修工作带来沉重的负担,还造成巨大的维修成本。因此,对航空用铝合金的腐蚀预测进行研究有重大的意义。首先,本文以2024、5052以及7075铝合金为研究对象,进行不同条件下的酸性盐雾实验,设定盐雾试验的pH值分别为2、3、5,盐雾浓度分别为25g/L、50g/L、75g/L,腐蚀时间分别为24h、48h、72h。将径向基函数神经网络与正交试验设计相结合,分别选取不同的试验条件组作为神经网络的学习样本集,并通过极差分析对正交试验结果进行分析。结果表明:采用径向基函数神经网络与正交试验设计相结合能够较准确地预测任意试验条件下的腐蚀速率;把正交组和顶点补充组同时作为学习样本集的预测结果要优于单单只有正交组作为学习样本集的预测结果;采用径向基函数神经网络与正交试验设计相结合的方法,能够减少试验次数,提高预测精度,为铝合金腐蚀预测提供一种新的实验方法思路。极差分析结果表明,对2024铝合金单位面积的质量损耗影响最大的是溶液的pH值,其次是盐雾浓度,腐蚀时间的影响最小。而对于5052铝合金和7075铝合金来说,腐蚀时间的影响效果要大于盐雾pH值和盐雾浓度。然后将盐雾试验所得到的数据与中国腐蚀与防护网上的铝合金大气暴露试验数据相结合,建立模拟实际腐蚀情况的模型,并将该模型用于预测民机典型结构件的腐蚀。结果表明,虽然预测的数值都要比实际值小,但在只考虑安全性的前提下,通过该模型得到的预测值是有效的。
贾宝惠,张博,王毅强[4]（2019）在《基于改进不等时距灰色模型的老龄飞机结构腐蚀预测》文中指出结合国内某航空公司提供的B757机型的腐蚀维护数据,从初始值优化、背景值优化以及引入权重矩阵三方面对不等间距灰色模型进行改进,并对飞机结构件进行了腐蚀预测。结果表明:相对于传统灰色模型,综合优化的不等时距灰色模型可进一步提高预测结果精度,可对民用机的维修任务优化起到支持作用。
季春明[5]（2018）在《复杂损伤作用下2024-T3铝合金板材力学性能及失效机理研究》文中研究表明飞机在服役过程中,结构损伤对其服役性能、运行寿命有着显着的影响,常见的结构损伤包括多部位损伤（Multi-site Damage,MSD）、外物损伤（Foreign Object Damage,FOD）和环境腐蚀损伤（Corrosion）。严重的损伤条件会削弱材料的抗拉、抗疲劳和抗腐蚀等性能,从而导致飞机结构服役寿命降低。本文针对不同的损伤条件,研究航空用2024-T3铝合金力学性能的变化及失效机理,对客观地评价航空铝合金耐损伤性能、延长飞机的服役寿命以及开发高性能航空铝合金具有重要的意义。在多部位损伤方面,主要针对交错铆钉孔排布方式及老龄飞机中常见的多部位损伤现象,研究这种损伤现象出现后飞机结构力学性能的变化。采用预制裂纹的方式模拟多部位损伤结构,基于实验测试、数值计算及有限元分析相结合的方式,通过非接触数字图像相关技术（Digital Image Correlation,DIC）,从铆钉孔行距、孔列距、孔边裂纹方向三个层面对材料疲劳寿命和剩余强度的影响进行分析,结果表明参数符合飞机设计手册规定范围内的试样,其疲劳寿命和剩余强度均随着孔行距、孔列距的升高而增加,且模拟计算结果与实验数据吻合良好。在外物损伤方面,研究了不同冲击能量、冲头尺寸以及冲击物形状对2024-T3薄板疲劳寿命的影响。通过数字图像相关技术分析含冲击凹坑损伤结构在循环载荷作用下的应变场分布及疲劳裂纹萌生与扩展情况;基于非线性连续疲劳损伤模型提出了一个简化模型,对含冲击凹坑试样的疲劳寿命进行评价;采用ABAQUS/Explicit与Fe-safe相结合的方式对疲劳寿命进行预测。结果表明随着凹坑深度的增加,冲击后试样的疲劳寿命显着降低,简化模型和有限元仿真均有较为良好预测结果。在环境腐蚀损伤方面,研究了不同腐蚀介质及腐蚀液浓度下2024-T3的原位腐蚀-疲劳性能。通过自行设计开发原位腐蚀装置、搭建原位腐蚀疲劳试验平台,分别进行了原位盐雾和盐溶液的腐蚀疲劳试验,结果表明:对于原位盐雾疲劳试验,在2%3.5%的低浓度范围内,盐雾造成的氢脆现象占主导,试样原位腐蚀-疲劳寿命降低;在3.5%5%的相对高浓度范围内,盐颗粒和腐蚀产物引起的裂纹尖端闭合现象占主导,延缓了裂纹扩展行为,使疲劳寿命升高;而盐溶液中试样的低周疲劳寿命对浓度变化不敏感。
姜柯[6]（2018）在《ZY航空针对飞机腐蚀防控的可靠性管理研究》文中指出随着航空业的大力发展,以可靠性为中心（RCM,Reliability-centered Maintenance）的飞机维修作业思想已经成为了我国航空维修业的主流思想。维修可靠性是衡量飞机维修质量好坏的重要参数,它即能够保证航空公司安全持续运营,又能起到监控维修方案合理性的作用。我国对于飞机维修可靠性和维修性研究较晚,更多研究倾向飞机固有可靠性,对飞机使用可靠性是通过航空公司可靠性方案得以实现,可靠性工程管理更多应用于监控飞机系统及机电部件故障发生情况,而对飞机结构故障的可靠性管理尚处于摸索阶段。但随着我国飞机服役时间的不断增长,很多飞机已进入老龄期,飞机金属结构腐蚀问题日益严重,腐蚀降低了飞机结构的整体性,影响飞机安全,给航空公司带来了高昂的维修成本。所以需要航空公司从飞机结构可靠性角度分析腐蚀发生的原因,改善腐蚀防控措施,调整维护方案,从而提高可靠性管理水平。本文根据ZY航空公司自身运营情况实施腐蚀防控可靠性管理,将飞机防腐技术与工程管理相结合,提出以飞机大修数据为基础的可靠性研究策略,分别从以下三方面阐述。第一,利用了FMECA,FTA,FRACAS（3F）相结合的可靠性分析模型,形成数据收集,分析,反馈的动态改善思路,对飞机易发生腐蚀的主要结构件进行归纳统计,分析腐蚀失效原因以及防控措施的薄弱环节,制定防腐改善措施。第二,通过建立幂函数模型评估腐蚀扩展寿命,为制定检查方案提供工程决策;通过建立时间序列数学模型预测腐蚀发展的趋势,并考虑季节变动对腐蚀长期趋势发展的影响,目的在于长期监控机队腐蚀发展状况,及时改善腐蚀控制措施,为航空公司工程可靠性分析提供实际应用方法。第三,从人、机、料、法、环、测六方面了制定了日常腐蚀防控的综合手段,将制定的具体措施运用到具体飞机维护实践中,使ZY航空公司的腐蚀防控可靠性管理得到极大的改善。本文最后从飞机安全性和经济性角度,对腐蚀防控可靠性管理的意义进行了论述,通过实施可靠性改进措施,可以达到航空公司对腐蚀防控的预期效果,保障了飞行安全,缩短了飞机停场时间,为航空公司降低了维修成本。
张博[7]（2018）在《基于灰色神经网络老龄飞机结构腐蚀预测模型》文中进行了进一步梳理随着国内机队老龄化问题逐渐突出,采用科学有效维修方式不仅可以使老龄化飞机满足适航要求,同时提高飞机全寿命期间的运营经济性。针对老龄化飞机结构中腐蚀情况,在增加维修任务以及加装传感器装置会降低经济性的前提下,采用有效的智能算法对腐蚀损伤进行合理预测显得十分重要。通过采集国内老龄飞机实际腐蚀损伤检修数据,分析老龄飞机腐蚀损伤区域分布特点,以腐蚀深度与腐蚀平均数量两个特征对结构腐蚀损伤进行预测。同时结合老龄飞机维修任务的特点,采用灰色理论与神经网络两种算法对腐蚀损伤特征进行预测。首先,从单一模型角度,通过对灰色理论中不等时距模型进行优化,使用改进后的不等时距模型对腐蚀损伤进行预测。结果表明对腐蚀深度具有良好的预测能力,但对腐蚀平均数量预测效果较差。随后为克服单一模型的缺点,采用灰色神经网络组合模型。确定并建立了不等时距模型与BP神经网络组合模型。综合采用灰色神经网络映射模型与耦合模型分别对腐蚀损伤的两个特征进行预测,预测效果显着提高。最后通过建立多参数灰色神经网络模型对腐蚀损伤两类特征进行综合预测。预测结果表明,腐蚀深度具有单调性、随机性、周期性等特征;腐蚀平均数量随着其包含的各个结构件腐蚀损伤周期性变化呈现波动上升规律。预测结果对了解老龄飞机腐蚀损伤具有一定意义。
明平伟,郭巧荣[8]（2018）在《A320老龄飞机结构完整性工程管理》文中提出南航18架A320飞机已进入老龄化飞机行列,为了符合适航规章的要求,确保A320老龄飞机结构的持续完整性和持续适航性,南航制定了一系列维修工程管理措施。
汤翠翠[9]（2016）在《基于历史数据的老龄飞机健康管理方法研究》文中研究说明作为运输类飞机的故障多发群体,老龄飞机引发的民航安全事故频频出现,如何科学、有效地评估和管理老龄飞机健康成为广泛关注的问题。为了提高老龄飞机在民航运输中的航空安全,减少老龄飞机维修保障的负担,本文在研究老龄飞机历史数据的基础上,结合老龄飞机常见的损伤类型,以提高老龄飞机适航安全性和维修经济性为目标,对老龄飞机健康管理方法展开深入研究。首先,对数据驱动的健康管理分析方法进行了深入的研究,包括基于时间序列模型、基于灰色理论、基于隐马尔科夫（HMM）模型和基于层次分析法（AHP）模型的分析方法,讨论了各类方法的特点及其适用的范围。其次,构建了老龄飞机健康管理指标体系,建立了健康裕度综合评估模型。初步选取了老龄飞机中5项一级健康指标和21项二级健康指标,利用SPSS软件经相关性分析和主成分分析后,构建了15项要素的老龄飞机健康管理指标体系。同时基于AHP分析法和1-9量化标度法,构造了指标的判断矩阵,确定了体系中指标的权重。并引入因素隶属度和健康裕度的概念,结合老龄飞机历史维修记录的数据,构建了健康裕度方程,建立了健康裕度综合评估模型。最后,设计和开发了老龄飞机健康综合评估软件,为老龄飞机的健康评估提供了信息化的支持工具。同时以某航空公司老龄飞机机队为例,将此软件应用于该公司老龄飞机的健康评估中,得到了目前老龄飞机机队所处的健康状态等级,且结果与实际情况相吻合,实现了软件中健康评估模块功能的验证。
樊雅丽,盛竟茹[10]（2015）在《浅析老龄飞机防腐问题》文中提出老龄化飞机的防腐工作日益引起重视,本文从维护特征、防腐特性以及措施等方面浅析老龄飞机的防腐问题。
二、老龄飞机腐蚀问题研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、老龄飞机腐蚀问题研究（论文提纲范文）
（1）老龄飞机常见故障维护（论文提纲范文）
| 1 老龄飞机面临的问题 |
| 2 腐蚀维护 |
| 2.1 故障案例 |
| 2.2 预防与维护 |
| 3 线路老化维护 |
| 3.1 故障案例 |
| 3.2 预防与维护 |
| 4 维修方案的改进 |
（2）老龄通航训练飞机机体结构损伤初探（论文提纲范文）
| 1 背景 |
| 2 老龄飞机结构方面共性问题 |
| 2.1 紧固件咬死、腐蚀问题 |
| 2.2 内部结构及内饰破损。 |
| 2.3 翼尖等边缘处风蚀严重 |
| 3 老龄飞机结构检查发现问题 |
| 3.1 裂纹 |
| 3.2 变形 |
| 3.3 磨损 |
| 3.4 结构失效 |
| 4 训练飞机老龄化问题分析 |
| 5 老龄飞机结构方面问题的对策与建议 |
| 6 结语 |
（3）基于RBF神经网络的航空用铝合金酸性盐雾腐蚀预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和问题的提出 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和章节安排 |
| 第二章 RBF神经网络及其优化 |
| 2.1 RBF神经网络概述 |
| 2.2 RBF神经网络基本原理 |
| 2.2.1 学习中心 |
| 2.2.2 学习标准差 |
| 2.2.3 学习权值 |
| 2.3 思维进化算法 |
| 2.3.1 思维进化算法概述 |
| 2.3.2 思维进化算法的术语和基本概念 |
| 2.3.3 思维进化算法的流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 铝合金酸性盐雾试验 |
| 3.1 试验器材与试剂 |
| 3.1.1 试验材料与试剂 |
| 3.1.2 试验仪器与器材 |
| 3.1.3 试验溶液的制备 |
| 3.2 试验步骤 |
| 3.3 正交试验 |
| 3.3.1 正交试验的原理 |
| 3.3.2 三因素三水平的正交试验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 酸性盐雾试验结果与分析 |
| 4.1 结果 |
| 4.2 分析 |
| 4.2.1 极差分析 |
| 4.2.2 宏观形貌分析 |
| 4.2.3 孔蚀率分析 |
| 4.3 质量损耗预测模型的建立 |
| 4.3.1 RBF神经网络结构参数确定 |
| 4.3.2 思维进化算法优化RBF神经网络 |
| 4.3.3 建立质量损耗预测模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 民机典型结构件腐蚀预测模型的建立 |
| 5.1 中国腐蚀与防护网 |
| 5.2 数据预处理 |
| 5.3 铝合金大气腐蚀预测模型的建立 |
| 5.4 民机典型结构件腐蚀预测模型的建立 |
| 5.4.1 数据选取 |
| 5.4.2 建立民机典型结构件腐蚀预测模型 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（4）基于改进不等时距灰色模型的老龄飞机结构腐蚀预测（论文提纲范文）
| 1 老龄飞机结构件的腐蚀现状 |
| 1.1 老龄飞机的定义 |
| 1.2 民用机的腐蚀现状 |
| 2 灰色模型 |
| 2.1 不等间距GM (1, 1) 模型的基本理论 |
| 2.2 改进不等间距GM (1, 1) 模型 |
| 2.2.1 优化初始值 |
| 2.2.2 背景值优化 |
| 2.2.3 加权权重参数求解 |
| 3 老龄飞机腐蚀预测 |
| 4 结论 |
（5）复杂损伤作用下2024-T3铝合金板材力学性能及失效机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多部位损伤(MSD) |
| 1.2.2 外物损伤(FOD) |
| 1.2.3 原位腐蚀疲劳(Corrosion) |
| 1.3 三维数字图像相关技术 |
| 1.3.1 3D DIC原理 |
| 1.3.2 3D DIC应用现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 试验材料、设备及方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验设备 |
| 2.2.1 力学测试设备 |
| 2.2.2 非接触全场应变测量系统(VIC-3D) |
| 2.2.3 微观形貌表征 |
| 2.3 试验方案 |
| 2.3.1 多部位损伤试样设计及试验方案 |
| 2.3.2 外物损伤试样设计及试验方案 |
| 2.3.3 原位腐蚀疲劳试验系统搭建及试验方案 |
| 2.4 有限元建模软件 |
| 2.4.1 ABAQUS |
| 2.4.2 Fe-safe |
| 第三章 交错孔及孔边裂纹对2024-T3 力学性能的影响研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 疲劳寿命试验结果及分析 |
| 3.2.1 单孔试样疲劳寿命分析 |
| 3.2.2 铆钉孔行距对疲劳寿命的影响 |
| 3.2.3 铆钉孔列距对疲劳寿命的影响 |
| 3.2.4 铆钉孔边裂纹对疲劳寿命的影响 |
| 3.2.5 裂纹扩展路径分析 |
| 3.3 基于有限元的数值计算及疲劳寿命预测 |
| 3.3.1 确定疲劳裂纹萌生寿命 |
| 3.3.2 疲劳裂纹扩展寿命计算 |
| 3.3.3 试验值与计算值的比较 |
| 3.3.4 疲劳裂纹扩展长度对比 |
| 3.4 剩余强度试验结果及分析 |
| 3.4.1 单孔试样剩余强度分析 |
| 3.4.2 铆钉孔行距对剩余强度的影响 |
| 3.4.3 铆钉孔列距对剩余强度的影响 |
| 3.4.4 铆钉孔边裂纹对剩余强度的影响 |
| 3.4.5 裂纹扩展路径分析 |
| 3.5 剩余强度分析准则及预测 |
| 3.5.1 基于净截面屈服准则的剩余强度预测 |
| 3.5.2 根据断裂路径修正净截面屈服准则 |
| 3.6 对比分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 外物损伤对2024-T3 疲劳性能的影响研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 冲击后疲劳试验结果及分析 |
| 4.2.1 冲击条件对凹坑尺寸的影响 |
| 4.2.2 冲击后疲劳寿命结果及分析 |
| 4.2.3 DIC应变云图分析 |
| 4.2.4 疲劳裂纹扩展路径分析 |
| 4.2.5 断口形貌分析 |
| 4.2.6 基于非线性连续疲劳损伤模型的数值计算 |
| 4.2.7 基于ABAQUS和 Fe-Safe的疲劳寿命预测 |
| 4.3 凹坑修复后疲劳试验结果分析 |
| 4.3.1 凹坑修复后疲劳寿命结果及分析 |
| 4.3.2 DIC应变云图分析 |
| 4.3.3 断口形貌分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 原位腐蚀疲劳对2024-T3 疲劳性能的影响研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 原位盐雾腐蚀疲劳试验结果及分析 |
| 5.2.1 原位盐雾疲劳寿命结果 |
| 5.2.2 断口形貌分析 |
| 5.2.3 裂纹扩展速率分析 |
| 5.3 原位液相腐蚀疲劳试验结果及分析 |
| 5.3.1 原位液相疲劳寿命结果 |
| 5.3.2 预腐蚀+液相疲劳试验结果 |
| 5.3.3 断口形貌分析 |
| 5.3.4 裂纹扩展速率分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 全文结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:MSD疲劳扩展寿命计算表格 |
| 研究生阶段取得的研究成果 |
（6）ZY航空针对飞机腐蚀防控的可靠性管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 理论基础与文献综述 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 研究存在的问题及评述 |
| 1.3 论文内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容及拟解决的关键问题 |
| 1.3.3 拟采取的研究方法及技术路线 |
| 1.4 论文研究结构 |
| 第二章 ZY航空针对腐蚀防控的可靠性管理现状与问题 |
| 2.1 ZY航空公司维修工程可靠性管理简述 |
| 2.2 飞机腐蚀防控的可靠性评价指标 |
| 2.2.1 飞机防腐设计理念 |
| 2.2.2 腐蚀预防和控制目标 |
| 2.3 ZY航空对飞机腐蚀防控可靠性分析存在的问题 |
| 2.3.1 可靠性管理流程简介 |
| 2.3.2 针对腐蚀预防与控制的可靠性闭环管理 |
| 2.3.3 存在的问题总结 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 ZY航空针对飞机金属结构腐蚀失效的原因分析 |
| 3.1 飞机铝合金结构腐蚀损伤形成概述 |
| 3.1.1 铝合金结构腐蚀形成的机理 |
| 3.1.2 导致飞机腐蚀的主要原因 |
| 3.2 针对飞机结构腐蚀失效的FMECA分析 |
| 3.2.1 FMECA分析法在民航维修的应用 |
| 3.2.2 飞机防腐体系的可靠性逻辑分析 |
| 3.2.3 飞机结构部件腐蚀失效模型及FMECA实例分析 |
| 3.2.4 飞机结构部件腐蚀风险度RPN分析 |
| 3.3 针对防腐维护措施失效的FTA故障树分析 |
| 3.3.1 FMECA与FTA综合分析策略 |
| 3.3.2 FTA故障树实例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 ZY航空提升腐蚀预防的可靠性管理策略研究 |
| 4.1 基于FRACAS方法的腐蚀防控可靠性闭环管理 |
| 4.1.1 建立FRACAS系统的作用与目标 |
| 4.1.2 针对腐蚀故障的FRACAS工作流程分析 |
| 4.2 基于幂函数分布的腐蚀检查周期决策分析 |
| 4.2.1 飞机结构腐蚀扩展寿命评定方法 |
| 4.2.2 腐蚀扩展模型中各参数的确定 |
| 4.2.3 基于预防性维修的腐蚀检查间隔决策案例 |
| 4.3 基于时间序列数学模型的腐蚀发展预测分析 |
| 4.3.1 飞机大修后的腐蚀数据统计与分析 |
| 4.3.2 建立时间序列模型对腐蚀损伤数的长期趋势分析 |
| 4.3.3 基于季节变动的时间序列预测分析 |
| 4.4 人、机、料、法、环、测提升防腐可靠性 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 ZY航空实施腐蚀防控可靠性管理改善的成效 |
| 5.1 腐蚀防控可靠性改善的实施 |
| 5.2 腐蚀防控可靠性改善成果 |
| 5.3 腐蚀防控可靠性改善前后的安全性和经济性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1:缩略语 |
| 附录2:民航维修术语 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）基于灰色神经网络老龄飞机结构腐蚀预测模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 老龄飞机腐蚀损伤分析 |
| 2.1 老龄飞机概述 |
| 2.1.1 飞机使用寿命 |
| 2.1.2 老龄飞机定义 |
| 2.1.3 老龄飞机腐蚀预防与控制 |
| 2.2 国内飞机腐蚀损伤分析 |
| 2.2.1 国内老龄飞机服役情况 |
| 2.2.2 典型老龄飞机腐蚀损伤分析 |
| 2.3 飞机腐蚀预测方法选择 |
| 2.3.1 飞机腐蚀损伤特征选取 |
| 2.3.2 预测方法选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于单一模型老龄飞机腐蚀预测 |
| 3.1 灰色预测模型基本理论 |
| 3.1.1 灰色序列生成 |
| 3.1.2 灰色理论建模 |
| 3.1.3 模型检验 |
| 3.2 不等时距灰色预测模型理论 |
| 3.2.1 基本不等时距灰色预测模型 |
| 3.2.2 建立改进不等时距灰色预测模型 |
| 3.2.3 算例分析 |
| 3.3 改进不等时距灰色模型腐蚀损伤预测 |
| 3.3.1 老龄飞机腐蚀深度预测 |
| 3.3.2 老龄飞机腐蚀平均数量预测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于组合模型老龄飞机腐蚀预测 |
| 4.1 人工神经网络模型 |
| 4.1.1 人工神经网络基本原理 |
| 4.1.2 BP神经网络 |
| 4.2 灰色神经网络组合模型研究 |
| 4.2.1 灰色神经网络组合模型特点 |
| 4.2.2 灰色神经网络组合方式 |
| 4.3 建立不等时距灰色神经网络映射模型 |
| 4.3.1 映射模型拓扑结构确立 |
| 4.3.2 映射模型方法实现 |
| 4.4 灰色神经网络老龄飞机腐蚀损伤预测 |
| 4.4.1 基于映射模型老龄飞机腐蚀深度预测 |
| 4.4.2 基于耦合模型老龄飞机腐蚀平均数量预测 |
| 4.4.3 基于多参数灰色神经网络腐蚀损伤预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（8）A320老龄飞机结构完整性工程管理（论文提纲范文）
| 1 老龄飞机的定义及特点 |
| 2 飞机结构完整性大纲的提出 |
| 3 飞机结构完整性的核心——耐腐蚀和抗疲劳 |
| 4 南航A320飞机机队状况 |
| 5 南航A320老龄飞机结构完整性工程管理 |
| 5.1 完善南航单机档案管理体系 |
| 5.2 开发结构修理附加检查管理平台 |
| 5.3 加强结构腐蚀预防与控制管理 |
| 5.4 开展结构完整性检查与记录审查 |
| 6 结束语 |
（9）基于历史数据的老龄飞机健康管理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 第二章 数据驱动的健康管理分析方法研究 |
| 2.1 时间序列模型 |
| 2.1.1 时间序列的识别 |
| 2.1.2 模型的参数估计 |
| 2.1.3 模型的检验 |
| 2.2 灰色理论 |
| 2.2.1 灰色序列的生成 |
| 2.2.2 模型参数的确定 |
| 2.2.3 模型的检验 |
| 2.3 隐马尔科夫理论 |
| 2.3.1 HMM的基本参数 |
| 2.3.2 HMM的算法 |
| 2.4 层次分析法 |
| 2.4.1 层次结构的建立 |
| 2.4.2 判断矩阵的生成 |
| 2.4.3 矩阵权重的求解 |
| 2.4.4 综合权重的确定 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 健康管理综合评估模型的建立 |
| 3.1 健康指标体系的建立 |
| 3.1.1 指标的初选 |
| 3.1.2 指标的量化 |
| 3.1.3 指标的相关性分析 |
| 3.1.4 指标的主成分分析 |
| 3.2 指标体系权重的确定 |
| 3.2.1 判断矩阵的构造 |
| 3.2.2 层次单排序 |
| 3.2.3 层次总排序 |
| 3.3 健康指标评价体系的建立 |
| 3.3.1 健康评价集的建立 |
| 3.3.2 单因素模糊评价向量的计算 |
| 3.3.3 综合模糊评价向量的计算 |
| 3.4 健康裕度综合评估模型的建立 |
| 3.4.1 健康裕度的定义 |
| 3.4.2 健康矩阵的设计 |
| 3.4.3 健康裕度方程的建立 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 老龄飞机健康管理方法的应用 |
| 4.1 老龄飞机健康综合评估软件的开发 |
| 4.1.1 软件开发环境与目标 |
| 4.1.2 软件结构与功能设计 |
| 4.1.3 软件运行流程与界面设计 |
| 4.2 某航空公司老龄飞机机队健康管理实例验证 |
| 4.2.1 机队的概况 |
| 4.2.2 初始历史数据的内容 |
| 4.2.3 健康指标体系的建立 |
| 4.2.4 判断矩阵的输入 |
| 4.2.5 权重的确定 |
| 4.2.6 综合健康评估 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、老龄飞机腐蚀问题研究（论文参考文献）
- [1]老龄飞机常见故障维护[J]. 杨天贺. 内蒙古煤炭经济, 2020(10)
- [2]老龄通航训练飞机机体结构损伤初探[J]. 张宗伟. 科技创新导报, 2019(17)
- [3]基于RBF神经网络的航空用铝合金酸性盐雾腐蚀预测[D]. 方艺斌. 中国民航大学, 2019(02)
- [4]基于改进不等时距灰色模型的老龄飞机结构腐蚀预测[J]. 贾宝惠,张博,王毅强. 腐蚀与防护, 2019(03)
- [5]复杂损伤作用下2024-T3铝合金板材力学性能及失效机理研究[D]. 季春明. 中国民航大学, 2018(02)
- [6]ZY航空针对飞机腐蚀防控的可靠性管理研究[D]. 姜柯. 华南理工大学, 2018(05)
- [7]基于灰色神经网络老龄飞机结构腐蚀预测模型[D]. 张博. 中国民航大学, 2018(10)
- [8]A320老龄飞机结构完整性工程管理[J]. 明平伟,郭巧荣. 航空维修与工程, 2018(03)
- [9]基于历史数据的老龄飞机健康管理方法研究[D]. 汤翠翠. 中国民航大学, 2016(03)
- [10]浅析老龄飞机防腐问题[J]. 樊雅丽,盛竟茹. 河南科技, 2015(23)