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World File Search System飞机维护
国防固定翼飞机维护和运营预测性维护的系统文献综述
摘要：近几十年来，传感器技术的使用日益广泛，以及飞机维护和操作数字化程度的提高，使得人们能够检测、诊断和预测飞机结构、系统和部件的健康状况。预测性维护和密切相关的概念，如预测和健康管理 (PHM)，从研究角度来看，引起了越来越多的关注，涵盖了越来越多的原创研究论文和评论论文。在考虑后者时，仍然存在一些限制，包括缺乏研究方法定义，以及缺乏关于预测性维护的评论论文，这些论文侧重于国防背景下的军事应用。这篇评论论文旨在通过提供系统的两阶段预测性维护评论来解决这些差距，重点关注国防领域，特别关注固定翼国防飞机的运营和维护。虽然国防飞机与民航平台有相似之处，但国防飞机在操作和环境方面表现出显著差异，并且具有不同的性能目标和约束。该评论采用了一种系统方法，结合了所考虑领域的文献计量分析，以及一组对齐的评论论文的文本处理和聚类，以定位后续讨论的核心主题。本次讨论重点介绍了最先进的应用程序和相关
国防固定翼飞机维护和运营预测性维护的系统文献综述
摘要：近几十年来，传感器技术的使用日益广泛，以及飞机维护和操作数字化程度的提高，使得人们能够检测、诊断和预测飞机结构、系统和部件的健康状况。预测性维护和密切相关的概念，如预测和健康管理 (PHM)，从研究角度来看，引起了越来越多的关注，涵盖了越来越多的原创研究论文和评论论文。在考虑后者时，仍然存在一些限制，包括缺乏研究方法定义，以及缺乏关于预测性维护的评论论文，这些论文侧重于国防背景下的军事应用。这篇评论论文旨在通过提供系统的两阶段预测性维护评论来解决这些差距，重点关注国防领域，特别关注固定翼国防飞机的运营和维护。虽然国防飞机与民航平台有相似之处，但国防飞机在操作和环境方面表现出显著差异，并且具有不同的性能目标和约束。该评论采用了一种系统方法，结合了所考虑领域的文献计量分析，以及一组对齐的评论论文的文本处理和聚类，以定位后续讨论的核心主题。本次讨论重点介绍了最先进的应用程序和相关
航空电子学 第一年 第二年
本课程为正在为新加坡民航局 (CAAS)、新加坡适航要求 (SAR-66) 基础知识考试试卷学习的工程师提供飞机维护实践以及材料和硬件的基础知识和理解，该考试科目为材料和硬件 (M06) 和维护实践 (M07) 模块，可获得 B2 类维护工程师的飞机维护执照。本课程涵盖安全预防措施、飞机维护环境中的工作实践、机械和电动工具、通用飞机系统和检查技术、黑色、有色和复合材料、腐蚀类型及其识别、螺栓和铆钉紧固件、管道、控制电缆以及飞机系统的电气元件。
使用基于代理的建模和危险识别分析数据驱动的预测性飞机维护的新挑战
摘要：机载传感器监控和数据驱动算法的使用日益增多，刺激了最近飞机向数据驱动预测性维护的转变。本文讨论了数据驱动的预测性飞机维护面临的新挑战。我们通过与维护专家小组进行的结构化头脑风暴，确定了将数据驱动技术引入飞机维护所带来的新危害。这种头脑风暴得益于将飞机维护过程预先建模为基于代理的模型。结果，我们确定了 20 种与数据驱动的预测性飞机维护相关的危害。我们在 2008 年至 2013 年期间发生的与维护相关的飞机事故中验证了这些危害。根据我们的研究结果，确定的数据驱动预测性维护面临的主要挑战是：(i) 提高状态监测系统和诊断/预测算法的可靠性，(ii) 确保代理之间及时准确的沟通，以及 (iii) 建立利益相关者对新数据驱动技术的信任。
使用基于代理的建模和危险识别分析数据驱动的预测飞机维护的新挑战
摘要：机载传感器监控和数据驱动算法的使用日益增多，刺激了最近向数据驱动的飞机预测性维护的转变。本文讨论了数据驱动的预测性飞机维护面临的新挑战。我们通过与维护专家小组进行的结构化头脑风暴，确定了将数据驱动技术引入飞机维护所带来的新危害。此次头脑风暴由先前将飞机维护过程建模为基于代理的模型来促进。结果，我们确定了 20 个与数据驱动的预测性飞机维护相关的危害。我们根据 2008 年至 2013 年期间发生的与维护相关的飞机事故验证了这些危险。根据我们的研究结果，数据驱动的预测性维护面临的主要挑战是：(i) 提高状态监测系统和诊断/预测算法的可靠性，(ii) 确保代理之间及时准确的沟通，以及 (iii) 建立利益相关者对新数据驱动技术的信任。
文章 使用混合现实中与虚拟对象的语音交互实现飞机维护元宇宙
摘要：嵌入我们生活中的元宇宙在物理世界中创造了虚拟体验。随着飞机维护向元宇宙迈进，混合现实 (MR) 为与虚拟飞机 (数字孪生) 的互动创造了巨大的机会，可提供近乎真实的体验，并在大流行期间保持物理距离。导出到 MR 的现代机器的 3D 孪生可以轻松操作、共享和更新，这为仍在利用退役模型进行练习的航空学院带来了巨大的好处。因此，我们建议在智能眼镜中对波音 737 飞机维护进行混合现实教育和培训，并增强深度学习语音交互模块，让实习工程师能够使用语音命令控制虚拟资产和工作流程，使他们能够用双手操作。语音模块利用卷积神经网络（CNN）架构获取音频特征，利用学习和分类部分获取命令和语言识别，处理英语和韩语混合请求，并给出相应的反馈。测试数据评估显示预测准确率高，命令和语言预测的 F1-Score 指标平均分别为 95.7% 和 99.6%。提出的飞机维护元宇宙语音交互模块进一步改善了教育和培训，对操作进行了直观和有效的控制，增强了与混合现实中虚拟对象的交互。
AC66-2.17 修订版 5，飞机维修工程师执照 - CAA
a.飞机维护中人为因素的实际定义 b.HF 的目标 c. HF 与机组资源管理 (CRM) 的关系 d. HF 在飞机维护中的应用背景 e. 人为因素与人体工程学的关系 f. 人为因素属性 g. 维护相关技能的学习 h. 维护工人安全 i.维护公共安全 j.人为因素维护方法的成本效益。
Aero-Dienst和Væridion合作进行了用于航空救护车服务和飞机维护的电池电力ECTOL概念Væridion，这是慕尼黑的MA
Aero-Dienst和Væridion在电池电力纤维服务和飞机维护væridionværidion和飞机维护væridion上合作，慕尼黑电池电机的制造商，Aero-Dienst，Aero-Dienst，纽伦将（Nuremermg和飞机维护。Aero-Dienst是ADAC的女儿公司，负责其固定翼飞机舰队的操作和维护。下一代空中救护飞机作为合作协议的一部分，双方旨在对使用Ectol飞机进行空中救护车行动进行可行性研究。合作的范围涵盖了使用Væridion的Microliner使用重症监护医疗设备的操作和维护场景以及机舱设计。“微功能器的常规设计以及新颖的推进技术和优化的空气动力学性能为CS-23类别提供了最短的认证途径。我们很荣幸能在创新的最前沿，并与Aero-Dienst合作，
飞机增强现实的移动应用程序...
由于全球航空运输量快速增长而产生的这一问题 [1]。为了减少航空事故的发生，人们已经确定了航空事故的根本原因。根本原因包括人为失误、机械故障、恶劣天气、破坏和军事行动 [2]。人为失误造成了 70-80% 的航空事故 [3]。人为失误发生在航空的生产、运营和维护过程中 [2]。当飞机维护技术人员 (AMT) 在反馈稀少和时间压力大的情况下执行复杂的维护和检查任务时，维护中就会出现人为失误 [4]。当一般的人为错误倾向与这些情境特征相结合时，就会出现各种类型的错误。由于维护中的人为失误对航空安全构成风险，因此存在多种刺激，并且已经开发了基于计算机的工具来减少人为失误 [5]。基于计算机的工具（例如增强现实 (AR)）已被引入飞机维护中。通过引入 AR，可以在正确的时间获得所需的信息，从而提高飞机维护系统的有效性 [6]。