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- 基于人工智能的航空发动机知识智能问答系统
- 作者： 车艳鑫 常鸿雯 李阳 来源： 航空计算技术 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 智能问答 人工智能 大语言模型 生成式AI
- 描述： 基于人工智能的航空发动机知识智能问答系统
- 基于微服务架构的航空产品协同设计平台架构设计
- 作者： 车艳鑫 常鸿雯 张鑫 黄晨雨 来源： 航空计算技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 数字工程 微服务架构 航空产品 协同设计平台
- 描述： 基于微服务架构的航空产品协同设计平台架构设计
- 某型航空发动机地面吞水试验设备技术研究
- 作者： 薛洪科 常鸿雯 刘旭峰 来源： 机械工程师 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 试验设备 吞水试验
- 描述： 吞水试验是航空发动机定型试验考核项目,依据相关标准对航空发动机吞水试验的要求,并结合国外航空发动机吞水试验情况,设计了一套航空发动机吞水试验设备,并开展了吞水试验技术研究,试验结果表明,所设计的吞水试验设备的功能和性能满足某型航空发动机吞水试验的要求。
- 航空发动机辅助维修系统设计研究
- 作者： 李艳军 常鸿雯 于晓春 陈建云 武俊虎 来源： 机械工程师 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 维修保障 航空发动机 维修计划 辅助维修系统 获取
- 描述： 针对国外维修保障系统的发展趋势,为转变国内航空发动机的维修方式,提出一种航空发动机辅助维修系统。首先对辅助维修系统的研制需求、研发方案和研究目标进行了描述,并对其体系结构、进程控制和接口关系等进行了系统设计。通过对辅助维修系统的设计研究,一方面可以使维修人员在现场根据实际情况快速获取可视化资料和详细的技术数据,为自动化信息技术和电子化维修提供支持,不再需要配备大量纸质技术资料;另一方面,可以记录、收集和分析整机或部件的寿命、状态有关的数据,根据任务需求形成维护计划和备品备件清单。
- 飞机抖振试飞方法研究
- 作者： 李阳 樊征兵 来源： 现代机械 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 功率谱分析 抖振边界 飞行试验
- 描述： 首先介绍了抖振发生的机理,及对飞机结构的影响,指出了飞机抖振边界试飞的目的。在总结对比抖振试飞方法的基础上,提出了适合飞机抖振的试飞方法收敛转弯法。在机翼不同位置安装振动传感器,对试飞数据进行均方根分析和自功率谱分析的基础上建立抖振响应和迎角的关系,发现抖振响应主要集中于机翼二阶模态频率,确定了抖振初始迎角,综合各个飞行状态的数据,得到了飞机的抖振边界,为今后飞机的抖振试飞提供了很好的借鉴。
- 面向航空应用的神经网络轻量化设计
- 作者： 程陶然 李阳 来源： 电脑知识与技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 模型压缩 结构优化 神经网络 轻量化
- 描述： 随着深度神经网络性能的不断提高,应用领域不断扩展,然而网络参数规模和计算需求也在大幅增加,极大地限制了神经网络的应用范围。该文面向航空领域应用,考虑到机载嵌入式计算环境的资源限制,对深度神经网络模型的轻量化设计方法进行了总结分析。神经网络的轻量化设计主要通过模型压缩和计算结构优化实现对网络参数存储空间的压缩和运算速度提升,具体方法包括模型裁剪、参数量化与编码、可分离卷积、知识提取、矩阵低秩分解等。
- 加强低空空域管制促进通用航空发展
- 作者： 李阳 杜金鹏 来源： 军民两用技术与产品 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 低空空域管制 通用航空 发展
- 描述： 作为国家的重要资源,空域在近年来得到了世界各国的重视.但就目前来看,国内低空空域的开发时间尚短,在空域管制方面存在较多的问题,以至于无法满足通用航空的发展需求.基于这种认识,本文对加强低空空域管制的问题展开了研究,以期更好的促进通用航空的发展.
- 免疫教与学算法在航空器优化排序中的应用
- 作者： 李阳 聂党民 温祥西 来源： 火力与指挥控制 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 免疫算法 教与学算法 进场排序 FCFS 离散化
- 描述： 进场航空器优化排序与调配对于保障飞行安全、降低飞行成本具有重要的意义。建立了以最小延误时间为目标函数的多约束进场航空器优化排序模型,基于"教与学"算法(TLBO),对算法进行离散化,并结合免疫算法(IA)的"抗体注入"进行改进。使用改进后的算法对航空器排序优化模型进行仿真分析,并与传统FCFS方法进行对比。仿真结果表明:与FCFS方法相比,免疫教与学算法使航空器总延误时间有了明显降低,有效缓解了航空器进场延误,可以应用于解决航空器优化排序问题。
- 免疫教与学算法在航空器优化排序中的应用
- 作者： 李阳 聂党民 温祥西 来源： 火力与指挥控制 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 免疫算法 教与学算法 进场排序 FCFS 离散化
- 描述： 进场航空器优化排序与调配对于保障飞行安全、降低飞行成本具有重要的意义。建立了以最小延误时间为目标函数的多约束进场航空器优化排序模型,基于"教与学"算法(TLBO),对算法进行离散化,并结合免疫算法(IA)的"抗体注入"进行改进。使用改进后的算法对航空器排序优化模型进行仿真分析,并与传统FCFS方法进行对比。仿真结果表明:与FCFS方法相比,免疫教与学算法使航空器总延误时间有了明显降低,有效缓解了航空器进场延误,可以应用于解决航空器优化排序问题。