摘要：孔探检测是航空器维修中最重要的检测项目,在孔探检测过程中人员脑力状态与检测质量好坏直接相关,在高脑力负荷状态下常常会诱发检测人员出现错检、忘检、漏检等安全风险,从而造成维修差错。为解决NASA-TLX等主观量表测量脑力负荷的非即时问题,因此通过眼动仪无接触实时的测量孔探人员在不同脑力负荷状态下的眼动数据,再利用单因素方差分析来寻找到构建脑力负荷状态预测模型的关键眼动指标。此外由于眼动指标与脑力负荷存在非线性关系,因此选用支持向量回归机SVR来构建脑力负荷预测模型,并使用GASA算法来对SVR参数进行寻优,获得了具有足够精度和泛化能力的孔探人员脑力负荷预测模型,从而帮助飞机维修单位实时把握孔探人员状态,降低孔探检测中人为差错导致的风险,同时为民航局制定相应的孔探人员管理规定提供依据。

摘要：高压涡轮叶片的孔探检测是航空发动机维修中最重要的检测项目,为了研究不同经验下的发动机涡轮叶片孔探的眼动行为,通过眼动仪获取不同孔探人员检测过程中的眼动数据,并依据高压涡轮叶片的本体结构将检测过程中人员的视野平面划分成了4块注视区域,并利用马尔可夫链理论对叶根、叶尖、叶身、前缘这4块注视区域进行求解,获取了视觉一步转移概率以及注意力平稳分布矩阵,根据计算结果发现熟练孔探人员在检测过程中会反复确认涡轮叶片的前缘和叶尖这两个特定结构区域是否存在故障,而非熟练孔探人员则没有一定的针对性更偏向视野平面的全域搜索,可见通过该研究能有效了解经验丰富的孔探人员在孔探过程中的视觉搜索模式,帮助缺乏检测经验的人员学习孔探检测技巧,提升检测效率。

摘要：发动机孔探是监控发动机状态的重要手段之一,在监控核心机部件状况,发动机发生EGT超温,外来物击伤等情况时,发挥着重要的作用,通过对孔探的流程进行优化设计,可有效提高孔探效率,对防止发动机空中停车,保障发动机的安全可靠运行,提高飞机运营效率,降低航空公司经济成本具有重要的意义。

摘要：基于安卓智能手机的航空发动机孔探教学系统设计与实现,通过分析目前航空教学过程中的教学需求,找出目前航空孔探教学中面临的主要难题,利用自主开发的航空孔探教学系统、较为廉价的工业孔探仪和普及的智能手机的组合来代替昂贵的航空孔探仪,使用开源性的Android系统来进行孔探软件的功能实现,让其具有航空孔探仪的拍照,录像和测量标注等主要功能,可以实现在教学上替代航空孔探仪,解决航空孔探教学中教具昂贵难以获取的主要问题,填补航空孔探教学上的空白。

摘要：传统的航空发动机孔探实训教学缺少入门级的教学设备,造成孔探仪器损坏的同时,教学效果也欠佳。经过多年的教学总结,逐渐构思并研制出一套新的教学设备,既能很好地实现既定的教学效果,又能减少昂贵孔探设备的损坏。这是针对航空发动机孔探教学的首创,也是国内航空院校迄今为止独一无二的航空发动机教学设备。

摘要：在航空维修过程中,孔探检查已遍布维修的各个环节,孔探检查的重要性和可靠性也逐渐得到重视,大型航空公司的维修单位经过多年的发展已经逐渐规范,而随着通航事业的发展,小型航空公司逐年增多,小型航空公司孔探检查还不够规范。本文主要对小型航空公司的维修单位孔探检查的科学管理进行探讨。