基于时空特征的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 徐震震     薛林     马凯     杨玉迪   来源： 电子测量技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度学习   时间特征   剩余寿命预测   空间特征  

描述： 提出了一种时空特征融合的网络模型，利用图卷积神经网络和长短时记忆网络分别提取空间特征和时间特征，运用并行结构将时间特征与空间特征融合。在CMAPSS数据集上进行验证，子数据集FD001的RMSE为12.81,Score为252.04,实验结果表明，该方法相对于其他预测方法，预测精度更高。

基于时空特征的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 徐震震     薛林     马凯     杨玉迪   来源： 电子测量技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度学习   时间特征   剩余寿命预测   空间特征  

描述： 提出了一种时空特征融合的网络模型，利用图卷积神经网络和长短时记忆网络分别提取空间特征和时间特征，运用并行结构将时间特征与空间特征融合。在CMAPSS数据集上进行验证，子数据集FD001的RMSE为12.81,Score为252.04,实验结果表明，该方法相对于其他预测方法，预测精度更高。

DCL与D-ATIS系统效能提升和应用分析

作者： 马凯   来源： 指挥信息系统与技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 南京禄口国际机场   地空数据链   民航局   ATIS   D   效能提升   DCL   应用分析  

描述： DCL与D-ATIS系统效能提升和应用分析

DCL与D-ATIS系统效能提升和应用分析

作者： 马凯   来源： 指挥信息系统与技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 南京禄口国际机场   地空数据链   民航局   ATIS   D   效能提升   DCL   应用分析  

描述： DCL与D-ATIS系统效能提升和应用分析

《基于激光诱导及散斑图像处理的航空发动机尾气粒子流场监测关键技术研究》项目简介

作者： 马凯   王志军   吴军   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2018 文献类型 ： 期刊

描述： 《基于激光诱导及散斑图像处理的航空发动机尾气粒子流场监测关键技术研究》项目简介

《基于激光诱导及散斑图像处理的航空发动机尾气粒子流场监测关键技术研究》项目简介

作者： 马凯   王志军   吴军   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2018 文献类型 ： 期刊

描述： 《基于激光诱导及散斑图像处理的航空发动机尾气粒子流场监测关键技术研究》项目简介

采用虚拟立体视觉的航空发动机叶片点云测量方法

作者： 吴军   马凯   徐海涛   王志军   于之靖   来源： 机械科学与技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 叶片曲面   虚拟立体视觉   立体匹配   点云空间坐标  

描述： 叶片作为航空发动机的重要零部件,加工成本极为昂贵,为了实现对残损叶片的修复,必须精确获取叶片曲面点云数据,为修复提供数据支持。本文将研究一种采用虚拟立体视觉的测量方法,首先分析虚拟立体视觉系统的数学模型,利用非参模型及精密靶标实现对系统内外参数的标定,然后采用KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)算法结合外极线约束实现了叶片散斑点之间的立体匹配,最后采用点到投影射线距离平方和最小化作为约束条件求解叶片点云空间坐标,得到叶片曲面点云数据。实验结果表明,根据本文方法获取的叶片曲面点云数据拟合出的叶片曲面相关系数大于0.99,叶片曲面几何参数均值误差小于0.2mm。本方法针对发动机叶片点云测量这一特殊应用环境,提出了一种简化的测量方法,实现了叶片点云的高精度、高可靠性测量。

采用虚拟立体视觉的航空发动机叶片点云测量方法

作者： 吴军   马凯   徐海涛   王志军   于之靖   来源： 机械科学与技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 叶片曲面   虚拟立体视觉   立体匹配   点云空间坐标  

描述： 叶片作为航空发动机的重要零部件,加工成本极为昂贵,为了实现对残损叶片的修复,必须精确获取叶片曲面点云数据,为修复提供数据支持。本文将研究一种采用虚拟立体视觉的测量方法,首先分析虚拟立体视觉系统的数学模型,利用非参模型及精密靶标实现对系统内外参数的标定,然后采用KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)算法结合外极线约束实现了叶片散斑点之间的立体匹配,最后采用点到投影射线距离平方和最小化作为约束条件求解叶片点云空间坐标,得到叶片曲面点云数据。实验结果表明,根据本文方法获取的叶片曲面点云数据拟合出的叶片曲面相关系数大于0.99,叶片曲面几何参数均值误差小于0.2mm。本方法针对发动机叶片点云测量这一特殊应用环境,提出了一种简化的测量方法,实现了叶片点云的高精度、高可靠性测量。