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飞机发动机地面试车系统的设计及研制

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 课题的研究背景及意义第8-11页
        1.1.1 研究背景第8-10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 模糊神经网络概述第11-12页
    1.3 课题的主要研究内容第12-14页
第二章 WP13发动机概述第14-18页
    2.1 WP13发动机组成结构第14-15页
        2.1.1 WP13发动机结构第14页
        2.1.2 WP13发动机各组成部分第14-15页
    2.2 WP13发动机主要电气附件第15-16页
    2.3 本章小结第16-18页
第三章 地面试车系统整体设计第18-24页
    3.1 试车系统的结构与功能第18-21页
        3.1.1 系统的结构第18-20页
        3.1.2 系统的功能第20-21页
    3.2 系统的设计原则第21-22页
    3.3 技术方案选择第22-23页
    3.4 本章小结第23-24页
第四章 地面试车系统的硬件设计第24-41页
    4.1 硬件设计思路第24-25页
    4.2 PLC控制系统设计第25-30页
        4.2.1 PLC的选型第25-26页
        4.2.2 N:N网络结构第26-27页
        4.2.3 开关量I/O通道的设计第27-28页
        4.2.4 模拟量I/O通道的设计第28-30页
    4.3 数据采集系统的设计第30-35页
        4.3.1 转速的测量第30-31页
        4.3.2 压力信号的采集第31-33页
        4.3.3 温度信号的采集第33-34页
        4.3.4 凸轮信号的采集第34-35页
    4.4 发动机电气系统第35-40页
        4.4.1 电气防喘系统第35-37页
        4.4.2 启动引燃装置第37-39页
        4.4.3 燃油供给自动调节系统第39-40页
        4.4.4 RDF-9主、副油路汽化器电磁活门第40页
    4.5 本章小结第40-41页
第五章 地面试车系统的软件设计第41-54页
    5.1 上位机软件设计第41-48页
        5.1.1 Delphi基础第41-42页
        5.1.2 上位机监控界面设计第42-48页
    5.2 PLC软件设计第48-50页
    5.3 上位机与PLC的通信第50-53页
        5.3.1 PComm库函数第50-51页
        5.3.2 通信协议第51-53页
    5.4 本章小结第53-54页
第六章 基于模糊神经网络的发动机故障诊断第54-61页
    6.1 模糊神经网络原理第54-55页
    6.2 模糊神经网络的结构第55-56页
    6.3 模糊神经网络的学习算法第56-57页
    6.4 发动机故障诊断的数学描述第57页
    6.5 RBF神经网络的仿真实验第57-60页
    6.6 本章小结第60-61页
总结与展望第61-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
攻读学位期间发表的学术论文第66-67页

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