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涡扇发动机的CMAPSS数据集

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简介:
本数据集专注于涡扇发动机运行状态分析,包含详尽的CMAPSS(条件监控与预测性维护系统)信息,旨在支持故障预测及性能评估研究。 CMAPSS 涡扇发动机数据集适用于寿命预测入门学习,亲测可用。

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客服
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  • CMAPSS
    优质
    本数据集专注于涡扇发动机运行状态分析,包含详尽的CMAPSS(条件监控与预测性维护系统)信息,旨在支持故障预测及性能评估研究。 CMAPSS 涡扇发动机数据集适用于寿命预测入门学习,亲测可用。
  • C-MAPSS大型
    优质
    C-MAPSS大型涡扇发动机数据集是NASA为了推进预测维护和健康管理研究而开发的一套仿真数据集,包含多维度参数与性能退化模型,广泛应用于故障预测算法测试。 涡轮风扇发动机从正常运行到整个生命周期内收集的实验数据对于研究其故障预测及性能评估非常有用。
  • NASA 轮风退化仿真
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    本数据集由NASA提供,专注于涡扇发动机的退化过程模拟,旨在促进发动机性能预测及维护策略优化的研究进展。 NASA提供了一个关于涡扇发动机的仿真数据集,以文本形式打包,并包含readme文件。该数据集适用于人工智能、机器学习等领域研究。使用C-MAPSS进行了发动机退化仿真实验,模拟了四种不同的操作条件和故障模式组合下的情况。记录了几种传感器通道的数据来描述故障的发展过程。此数据集由NASA艾姆斯研究中心的预测中心提供。
  • 喷气变迁.doc
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    本文档探讨了喷气发动机技术的发展历程,特别是从涡扇发动机向涡喷发动机的技术转变,分析了两者在航空工业中的应用及性能差异。 涡扇变涡喷喷气发动机是一种能够适应不同飞行环境的全能型航空发动机,在不同的工作模式下可以提供更强的动力并减少油耗。 设计这种发动机的原因在于现有的航空发动机难以同时满足各种飞行状态的需求:涡扇发动机虽然动力强且省油,但在超音速环境下表现不佳;而涡喷发动机则正好相反,在低速状态下燃油效率较低。因此,开发一种能够兼顾速度、高度和飞行需求的全能型发动机成为了业界的目标。 该类型发动机的基本构想是采用嵌套式风扇设计,并将核心机改造为一个涡喷发动机。具体而言,外涵道使用独立的环形风扇,并增加了一个可变形的整流罩来实现不同工作模式之间的切换:在亚音速飞行时,采用涡扇循环;而在超音速飞行时,则转换成涡喷循环。 关键在于嵌套式风扇的设计,它通过两级“多环级”设计(即一个圆形风扇被另一个更大的环形风扇包裹),使发动机推力得到增强且燃油消耗减少。然而,在高速飞行条件下,外层的环形风扇反而会成为负担,因此需要对这种结构进行优化。 涡扇变涡喷喷气发动机的工作原理是利用涵道整流罩的变化来实现不同工作模式之间的切换:当整流罩呈圆柱体形状时,空气可以通过整个外涵道并进入内、外部循环系统;而当其变为截顶圆锥形时,则会封闭住外涵道使全部空气只通过内部通道。如此一来便能够根据飞行状态灵活调整发动机的工作模式以达到最佳性能。 这项技术在航空领域具有重要的创新意义,为未来高性能飞机提供了更高效的动力解决方案,并且具备广泛的应用潜力。
  • CMAPSS.xlsx
    优质
    该文件为“CMAPSS数据集.xlsx”,包含针对航空发动机预测维护的数据记录。涵盖传感器测量、故障码及运行设置等信息。 C-MAPSS数据集是用于模拟涡轮风扇发动机退化的数据集合,由美国宇航局使用商用模块化航空推进系统模拟(C-MAPSS)生成。该数据集包含21个传感器的多变量时间序列数据,并分为四个子集:FD001、FD002、FD003和FD004,每个子集对应不同的运行条件与故障形式。 对于每一个子集,都提供了训练集和测试集。在训练集中,记录的数据是从发动机开始工作直至发生故障的整个过程(即run-to-failure实例)。而在测试集中,则是在出现故障前某一时刻停止传感器数据的采集,目的是为了预测该时刻下的剩余使用寿命(RUL)值。 此外,在提供的测试数据中还包含了每个样本的真实剩余使用寿命(RUL)值。
  • PHM08挑战:预测轮风剩余使用寿命
    优质
    PHM08挑战数据集专注于通过分析涡轮风扇发动机运行状态数据,来预测其剩余使用寿命,旨在提高航空发动机维护效率与安全性。 PHM08-Challenge-Data-Set:该数据集用于预测涡轮风扇发动机的剩余使用寿命。
  • 三维示意图
    优质
    本图详细展示了飞机涡扇发动机的内部结构,包括风扇、压气机、燃烧室和涡轮等关键组件,以三维视角解析其工作原理。 这是一款飞机涡扇发动机的三维模型图,使用SolidWorks软件建模,适用于教学中的三维图形展示。
  • C-MAPSS/航天用
    优质
    该数据集包含C-MAPSS(商用发动机监控项目软件套装)中针对航天应用的涡轮发动机性能和故障预测的关键参数,旨在支持发动机健康管理研究。 C-MAPSS数据集包含FD001至FD004,这些数据主要用于航天发动机及涡轮发动机的分析研究。
  • 基于CMAPSS设备剩余寿命预测研究
    优质
    本研究聚焦于利用CMAPSS发动机数据集进行深入分析,采用先进算法模型预测设备剩余使用寿命,以实现高效维护和资源优化配置。 设备剩余寿命预测学习可以利用CMAPSS发动机数据集进行研究和分析。这一过程涉及对现有技术方法的深入理解以及如何应用这些方法来提高预测准确性。通过使用该数据集,研究人员能够开发出更有效的算法模型,从而帮助工业界更好地维护机械设备,减少意外故障的发生。