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- 基于MSG-3理论的区域分析在飞机维修大纲制定中的应用研究
- 作者： 陈聪 师利中 姜颖 孙一蕾 来源： 实验室研究与探索 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 应用型人才 飞机机型课程 工程教育 多维教学体系
- 描述： 在工程教育改革和航空AABI标准认证的背景下,结合"飞机机型""飞机机型概论""飞机机型-机械部分""飞机机型-电气部分"等系列课程的教学经验,分析了以应用为导向的一体化课程体系的建设目标,规划四个课堂的多维教学体系,结合在课程建设中的主要问题,展现教学改革项目成果、实践平台建设效果以及实践考核评价体系对课程的支撑作用。完成了以学生为中心,应用为导向的授课改革方向以及下一步工作规划。两年来的教学体系建设效果表明,学生对教学质量评价满意度逐年提高,教学效果良好。
- 基于改进YOLOv4的航空发动机损伤检测方法
- 作者： 蔡舒妤 闫子砚 师利中 来源： 现代制造工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 损伤检测 卷积注意力模块 YOLOv4 深度可分离卷积 MobileNetv3
- 描述： 针对现有目标检测模型参数量大、检测速度慢，难以适应航空发动机孔探检测轻量化应用需求的问题，提出了基于YOLOv4目标检测算法的轻量化航空发动机损伤检测模型。设计了基于深度可分离卷积的轻量化特征融合结构，在YOLOv4的颈部结构(Neck)中，将普通卷积重构为逐通道卷积和逐点卷积的形式，有效减少了网络中的冗余参数；为进一步降低模型参数量，使用MobileNetv3作为特征提取网络。在减少参数量的同时，2种轻量化改进方法有效提高了模型的检测速度；在轻量化后的路径聚合网络(Path Aggregation Network, PANet)中加入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),通过仅引入少量的参数来提高轻量化网络的损伤检测精度。实验结果表明，改进YOLOv4算法的平均精度均值(mean Average Precision, mAP)为89.82%,模型大小为73.29 MB,检测速度为37.3 FPS。与YOLOv4目标检测算法相比，改进YOLOv4算法以3.55%的mAP损失，使模型参数量降低了约2/3,检测速度提高了1.6倍，综合检测性能更优，可更好地满足孔探检测应用的需求，为航空发动机损伤智能化检测提供轻量化模型支撑。