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- 航空发动机叶片损伤及其修复技术研究与展望
- 作者： 李鹏涛 左洪福 肖文 郭泽中 袁哲恂 来源： 航空学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 原位维修 修复 损伤 叶片
- 描述： 叶片作为航空发动机的重要组成部分，其损伤与维修对飞机运行安全、运营成本具有重要影响。为提高维修质量和效率，国内外学者对叶片维修进行了诸多理论和工艺方法研究。为进一步分析损伤叶片的维修过程，总结了风扇叶片、压气机叶片、涡轮叶片、整体叶盘叶片的损伤类型与原因，详细分析了相应的维修技术路线。原位维修研究薄弱，重点说明了原位维修相关技术与装备、相关的优化方法及新技术的应用。最后，对航空发动机叶片维修领域的研究及发展方向进行了展望，为后续从事该方面研究的人员提供参考及借鉴。
- 结合Word2vec和BiLSTM的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 黄维 来源： 合肥工业大学学报(自然科学版) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络 非计划事件 民航安全 文本分析 word2vec
- 描述： 结合Word2vec和BiLSTM的民航非计划事件分析方法
- 基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 陆扬 来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 深度学习 民航安全 文本分析
- 描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。
- 结合Word2vec和BiLSTM的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 黄维 来源： 合肥工业大学学报(自然科学版) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络 非计划事件 民航安全 文本分析 word2vec
- 描述： 结合Word2vec和BiLSTM的民航非计划事件分析方法
- 基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 陆扬 来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 深度学习 民航安全 文本分析
- 描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。
- 民用飞机预测维修技术研究进展
- 作者： 孙见忠 左洪福 闫洪胜 朱昕昀 段司正 来源： 航空科学技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 维修优化 系统/结构健康监测 民机计划维修 预测维修
- 描述： 民用飞机预测维修技术研究进展
- 民用飞机预测维修技术研究进展
- 作者： 孙见忠 左洪福 闫洪胜 朱昕昀 段司正 来源： 航空科学技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 维修优化 系统/结构健康监测 民机计划维修 预测维修
- 描述： 民用飞机预测维修技术研究进展