航空装备海洋大气环境工程与数字应用(理论实践篇)
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全新
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作者工业和信息化部电子第五研究所
出版社电子工业出版社
出版时间2022-02
版次1
装帧其他
上书时间2024-12-04
商品详情
- 品相描述:全新
图书标准信息
-
作者
工业和信息化部电子第五研究所
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出版社
电子工业出版社
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出版时间
2022-02
-
版次
1
-
ISBN
9787121426001
-
定价
78.00元
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装帧
其他
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开本
16开
-
页数
196页
-
字数
254千字
- 【内容简介】
-
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。
- 【作者简介】
-
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。
- 【目录】
-
篇 理论篇
第1章 航空装备海洋大气环境损伤3
1.1 典型飞机环境损伤3
1.2 典型飞机结构环境损伤5
1.3 典型飞机起落架环境损伤6
1.4 典型发动机环境损伤7
1.5 典型电子系统环境损伤7
1.6 问题分析9
1.6.1 问题梳理9
1.6.2 问题归纳10
1.6.3 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15
2.1 内在因素的识别与分析15
2.1.1 材料因素15
2.1.2 工艺因素22
2.1.3 结构因素30
2.2 外在因素的识别与分析32
2.2.1 载荷因素32
2.2.2 环境因素38
2.3 保障因素的识别与分析44
2.3.1 保养因素45
2.3.2 维护因素49
第3章 典型海区环境谱编制与量化分析55
3.1 环境谱的编制55
3.1.1 时域分析55
3.1.2 频域分析55
3.2 典型海区环境谱的编制56
3.2.1 黄海海区56
3.2.2 东海海区59
3.2.3 南海海区62
3.3 典型海区环境分级64
3.4 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71
4.1 概述71
4.2 海洋大气环境试验71
4.2.1 国外进展71
4.2.2 国内进展74
4.3 多元工况耦合海洋环境试验技术77
4.3.1 海洋大气—拉力耦合试验技术77
4.3.2 海洋大气—疲劳组合试验技术83
4.3.3 海洋大气—热组合试验技术84
4.3.4 复杂结构部位定量评价技术88
4.4 典型航空材料海洋大气环境腐蚀行为与机理92
4.4.1 典型航空铝合金海洋大气环境腐蚀行为与机理92
4.4.2 典型航空不锈钢海洋大气环境腐蚀行为与机理102
4.4.3 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109
5.1 概况109
5.2 加速腐蚀试验技术109
5.3 南海海洋腐蚀加速试验谱的编制110
5.3.1 试验项目的确定111
5.3.2 试验顺序的确定111
5.3.3 试验量值的确定112
5.3.4 循环时间的确定114
5.3.5 加速试验谱114
5.4 典型航空材料腐蚀加速试验验证116
5.4.1 试验材料和试验方法116
5.4.2 分析方法116
5.4.3 典型2000系航空铝合金腐蚀加速试验腐蚀行为与机理117
5.4.4 典型7000系航空铝合金腐蚀加速试验腐蚀行为与机理126
5.4.5 典型不锈钢腐蚀加速试验腐蚀行为与机理135
5.4.6 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151
6.1 概述151
6.2 分析方法151
6.2.1 加速谱适用性分析原则151
6.2.2 当量关系分析方法152
6.2.3 相关性分析方法152
6.3 典型航空材料加速试验当量关系模型构建155
6.4 相关性分析157
6.4.1 数据评价分析157
6.4.2 机理分析评价161
6.5 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167
7.1 数值分析方法167
7.1.1 基于模型方法168
7.1.2 数据驱动方法168
7.1.3 融合型方法169
7.2 优化后的灰色预测模型的构建及检验170
7.2.1 传统灰色预测模型的构建170
7.2.2 灰色预测模型的优化173
7.2.3 优化后的灰色预测模型的构建174
7.2.4 优化后的灰色预测模型的检验175
7.3 优化后的BP神经网络预测模型的构建及检验178
7.3.1 BP神经网络预测模型的构建179
7.3.2 BP神经网络预测模型的优化及模型的构建180
7.3.3 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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