考虑攻角的飞机/发动机性能一体化约束分析

作者： 胡永豪   缑林峰   刘宗尧   王广峰   宋一啸   来源： 第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 约束分析   飞机/发动机性能一体化   攻角   升阻特性  

描述： 考虑攻角的飞机/发动机性能一体化约束分析

基于线性凸多面体系统的航空发动机鲁棒控制器设计

作者： 王广峰   缑林峰   刘宗尧   胡永豪   宋一啸   来源： 第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航空发动机   凸多面体系统   线性矩阵不等式   混合H_2/H_∞鲁棒控制器   极点配置  

描述： 基于线性凸多面体系统的航空发动机鲁棒控制器设计

航空发动机LPV建模方法研究

作者： 宋一啸   缑林峰   刘宗尧   王广峰   胡永豪   来源： 第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 线性变参数模型   航空发动机   多项式依赖模型   雅克比方法   多胞模型  

描述： 航空发动机LPV建模方法研究

考虑攻角的飞机/发动机性能一体化约束分析

作者： 胡永豪   缑林峰   刘宗尧   王广峰   宋一啸   来源： 第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 约束分析   飞机/发动机性能一体化   攻角   升阻特性  

描述： 考虑攻角的飞机/发动机性能一体化约束分析

多工况下航空发动机的故障模式分类

作者： 韩光洁   田晨   缑林峰   邵冬   罗斌   徐甜甜   林川   来源： 小型微型计算机系统 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   一维卷积神经网络   故障模式   分类  

描述： 航空发动机在多个操作条件下具有不同的故障模式.针对现有航空发动机数据集的故障模式和数据特点，本文在多工况下提出了一种基于一维卷积神经网络的航空发动机故障模式分类方法.该方法无需其他特征提取算法，可直接用于原始数据.首先通过一维卷积神经网络从原始数据中提取局部特征.然后全连接层通过学习这些特征表示来分类故障类别.最后，将其他分类模型与本文模型进行对比.实验结果表明，一维卷积神经网络具有较好的分类精度，降低了网络模型的训练时间，对提高航空发动机运行可靠性有一定的实用价值.

多工况下航空发动机的故障模式分类

作者： 韩光洁   田晨   缑林峰   邵冬   罗斌   徐甜甜   林川   来源： 小型微型计算机系统 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   一维卷积神经网络   故障模式   分类  

描述： 航空发动机在多个操作条件下具有不同的故障模式.针对现有航空发动机数据集的故障模式和数据特点，本文在多工况下提出了一种基于一维卷积神经网络的航空发动机故障模式分类方法.该方法无需其他特征提取算法，可直接用于原始数据.首先通过一维卷积神经网络从原始数据中提取局部特征.然后全连接层通过学习这些特征表示来分类故障类别.最后，将其他分类模型与本文模型进行对比.实验结果表明，一维卷积神经网络具有较好的分类精度，降低了网络模型的训练时间，对提高航空发动机运行可靠性有一定的实用价值.

多工况下航空发动机的故障模式分类

作者： 韩光洁   田晨   缑林峰   邵冬   罗斌   徐甜甜   林川   来源： 小型微型计算机系统 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   一维卷积神经网络   故障模式   分类  

描述： 航空发动机在多个操作条件下具有不同的故障模式.针对现有航空发动机数据集的故障模式和数据特点，本文在多工况下提出了一种基于一维卷积神经网络的航空发动机故障模式分类方法.该方法无需其他特征提取算法，可直接用于原始数据.首先通过一维卷积神经网络从原始数据中提取局部特征.然后全连接层通过学习这些特征表示来分类故障类别.最后，将其他分类模型与本文模型进行对比.实验结果表明，一维卷积神经网络具有较好的分类精度，降低了网络模型的训练时间，对提高航空发动机运行可靠性有一定的实用价值.

多工况下航空发动机的故障模式分类

作者： 韩光洁   田晨   缑林峰   邵冬   罗斌   徐甜甜   林川   来源： 小型微型计算机系统 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   一维卷积神经网络   故障模式   分类  

描述： 航空发动机在多个操作条件下具有不同的故障模式.针对现有航空发动机数据集的故障模式和数据特点，本文在多工况下提出了一种基于一维卷积神经网络的航空发动机故障模式分类方法.该方法无需其他特征提取算法，可直接用于原始数据.首先通过一维卷积神经网络从原始数据中提取局部特征.然后全连接层通过学习这些特征表示来分类故障类别.最后，将其他分类模型与本文模型进行对比.实验结果表明，一维卷积神经网络具有较好的分类精度，降低了网络模型的训练时间，对提高航空发动机运行可靠性有一定的实用价值.