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『簡體書』航空装备海洋大气环境工程与数字应用(理论实践篇)

書城自編碼: 3728695
分類:簡體書→大陸圖書→工業技術電子/通信
作者: 工业和信息化部电子第五研究所
國際書號(ISBN): 9787121426001
出版社: 电子工业出版社
出版日期: 2022-02-01

頁數/字數: /
釘裝: 平塑

售價:HK$ 97.5

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內容簡介:
本书面向高端装备数字化转型和高质量发展需要,从理论分析、试验实践、数字化转型三方面系统论述航空装备环境适应性问题解决方案,全书分为理论篇、实践篇、数字工程篇三部分。其中,理论篇重点论述航空装备环境适应性影响因素识别与分析,确定并量化关键环境因素,编制各海区环境谱。实践篇重点论述多元工况耦合环境试验与评价方法、腐蚀南海岛礁加速试验方法以及典型航空结构材料腐蚀行为与机理。数字工程篇重点论述数据分析与建模、仿真预计、装备环境工程数据化转型思路及其相关技术进展。
關於作者:
工业和信息化部电子第五研究所(中国赛宝实验室),又名中国电子产品可靠性与环境试验研究所,始建于1955年。作为工业和信息化部的直属单位,为部的行业管理和地方政府提供技术支撑,为电子信息企业提供技术支持与服务,每年服务企业过万家。是我国早从事可靠性研究的权威机构,工业和信息化部直属的行业支撑服务单位,获多项国内外认可资质的独立实验室,是专业的质量可靠性技术服务平台。
目錄
篇 理论篇第1章 航空装备海洋大气环境损伤31.1 典型飞机环境损伤31.2 典型飞机结构环境损伤51.3 典型飞机起落架环境损伤61.4 典型发动机环境损伤71.5 典型电子系统环境损伤71.6 问题分析91.6.1 问题梳理91.6.2 问题归纳101.6.3 对策分析12第2章 航空装备海洋大气环境腐蚀因素识别与分析152.1 内在因素的识别与分析152.1.1 材料因素152.1.2 工艺因素222.1.3 结构因素302.2 外在因素的识别与分析322.2.1 载荷因素322.2.2 环境因素382.3 保障因素的识别与分析442.3.1 保养因素452.3.2 维护因素49第3章 典型海区环境谱编制与量化分析553.1 环境谱的编制553.1.1 时域分析553.1.2 频域分析553.2 典型海区环境谱的编制563.2.1 黄海海区563.2.2 东海海区593.2.3 南海海区623.3 典型海区环境分级643.4 典型局部环境条件分析65第二篇 实践篇第4章 典型航空材料海洋大气环境试验714.1 概述714.2 海洋大气环境试验714.2.1 国外进展714.2.2 国内进展744.3 多元工况耦合海洋环境试验技术774.3.1 海洋大气—拉力耦合试验技术774.3.2 海洋大气—疲劳组合试验技术834.3.3 海洋大气—热组合试验技术844.3.4 复杂结构部位定量评价技术884.4 典型航空材料海洋大气环境腐蚀行为与机理924.4.1 典型航空铝合金海洋大气环境腐蚀行为与机理924.4.2 典型航空不锈钢海洋大气环境腐蚀行为与机理1024.4.3 典型航空涂层海洋大气环境腐蚀行为与机理104第5章 典型航空材料腐蚀加速试验1095.1 概况1095.2 加速腐蚀试验技术1095.3 南海海洋腐蚀加速试验谱的编制1105.3.1 试验项目的确定1115.3.2 试验顺序的确定1115.3.3 试验量值的确定1125.3.4 循环时间的确定1145.3.5 加速试验谱1145.4 典型航空材料腐蚀加速试验验证1165.4.1 试验材料和试验方法1165.4.2 分析方法1165.4.3 典型2000系航空铝合金腐蚀加速试验腐蚀行为与机理1175.4.4 典型7000系航空铝合金腐蚀加速试验腐蚀行为与机理1265.4.5 典型不锈钢腐蚀加速试验腐蚀行为与机理1355.4.6 典型航空涂层腐蚀加速试验腐蚀行为与机理144第6章 当量关系构建与相关性分析1516.1 概述1516.2 分析方法1516.2.1 加速谱适用性分析原则1516.2.2 当量关系分析方法1526.2.3 相关性分析方法1526.3 典型航空材料加速试验当量关系模型构建1556.4 相关性分析1576.4.1 数据评价分析1576.4.2 机理分析评价1616.5 典型航空材料与典型加速谱适应性分析166第7章 典型航空材料海洋大气环境腐蚀数值模型1677.1 数值分析方法1677.1.1 基于模型方法1687.1.2 数据驱动方法1687.1.3 融合型方法1697.2 优化后的灰色预测模型的构建及检验1707.2.1 传统灰色预测模型的构建1707.2.2 灰色预测模型的优化1737.2.3 优化后的灰色预测模型的构建1747.2.4 优化后的灰色预测模型的检验1757.3 优化后的BP神经网络预测模型的构建及检验1787.3.1 BP神经网络预测模型的构建1797.3.2 BP神经网络预测模型的优化及模型的构建1807.3.3 优化后的BP神经网络预测模型的检验181参考文献185

 

 

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