所属领域：新一代信息技术

　　主要技术：1.深度学习、智能优化2.构建发动机全生命周期数据仓库，具备进一步挖掘智能维修场景的能力3.逐步赶超国外公司在发动机性能与健康管理方面的优势。

　　难点：1.避免航空发动机故障所需的发动机传感数据的全周期异常检测、故障诊断、风险预警等健康管理关键技术长期被波音、GE等少数国外公司垄断 2.时有厂商服务中断的事件发生，严重制约了民航飞机维修数字化与智能化水平，直接影响飞行安全性和运营经济性。

　　技术指标：建立CFM56-7B和LEAP-1B型号航空发动机气路参数偏差值计算模型，精度不低于95%；提出CFM56-7B和LEAP-1B型号航空发动机气路异常检测方法，与CNR报告相比，准确率不低于90%；建立机队维修计划优化模型，合理安排送修计划，减少租发数量，实现送修均衡，综合成本降低20%。