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根据【关键词:多源信息融合,余弦相似度,相似性,神经网络,剩余寿命预测】搜索到相关结果 74 条
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飞机发电机故障诊断的多特征参数组合分析
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作者:
钱伟
王海斌
杨江
冯斌
来源:
测控技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
小波变换
故障特征
飞机发电机
神经网络
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描述:
值,构建神经网络进行故障判定,选用不同的振动特征参数组合对检验样本进行验证以期获得指向性较好的飞机发电机故障特征参数。诊断结果表明,利用RBF网络对发电机故障诊断,采用基于幅值域的特征参数峭度指标、峰值因子
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基于神经网络的航空制造复杂曲面的数控加工研究
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作者:
侯峰
来源:
现代工业经济和信息化
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
数控加工
神经网络
航空制造
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描述:
介绍并提出基于神经网络的数控加工方法,研究复杂曲面模型建立以高效地加工出高质量的零部件并保证数控加工质量和加工效率。
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某型飞机腹板裂纹分析及改装设计
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作者:
彭军
郭晨阳
张勇
张赟
杨欣毅
来源:
系统仿真技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
深度学习
神经网络
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描述:
引入深度学习理论,利用深度置信网络算法对由仿真软件生成的航空发动机部件性能衰退故障数据进行求解。与反向传播(BP)神经网络算法和径向基函数(RBF)神经网络算法的比较结果表明:虽然深度学习训练耗费
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基于机器学习模型的民航客流预测仿真研究
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作者:
刘夏
邱钊
陈焕东
陈明锐
来源:
软件
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
多元回归
支持向量机回归
ARMA改进
神经网络
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描述:
,运用了多元回归模型、支持向量机回归模型、ARMA改进模型、神经网络RBF模型对航线数据进行了数据拟合。经验证,上述四个模型的平均绝对误差分别为5.27%,7.61%,5.07%,3.34%,模型预测精度较高,可以用于客流预测研究。
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基于神经网络的航空三级式起动发电机简化一体化模型
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作者:
焦宁飞
韩旭
刘卫国
来源:
微电机
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
三级式无刷同步电机
航空起动发电一体化
电机建模
神经网络
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描述:
式起发电机多级结构特点,本文将其励磁系统视为具有非线性传递特性的特殊"电刷滑环系统",并通过BP-神经网络拟合获取其传递特性。以励磁系统神经网络简化模型为基础,将包含多级结构的三级式起发电机简化为传统
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考虑性能退化的飞机典型部件灵敏度分析
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作者:
唐成虎
周长聪
侯伟
彭玉海
董彦非
来源:
西安交通大学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
缝翼
灵敏度分析
Archard磨损模型
神经网络
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描述:
磨损模型结合随机参数与人工神经网络法,得到缝翼机构的功能函数表达式。使用基于方差重要性测度与基于矩独立重要性测度两种灵敏度分析方法对飞机典型部件进行灵敏度分析,研究了随滚轮磨损量与磨损量变异系数的变化
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面向航空应用的神经网络轻量化设计
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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
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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
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基于神经网络的航空发动机传感器故障自动检测方法
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作者:
王琛
李峰
来源:
自动化应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障检测
神经网络
传感器
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描述:
针对当前航空发动机传感器故障问题无法全部检测得出结果,并且检测结果的准确率有待进一步提升的情况,引入神经网络,开展对航空发动机传感器故障自动检测方法的研究。通过航空发动机传感器运行数据采集与处理
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基于集成学习的航空发动机排气温度预测
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作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
航空发动机
排气温度
神经网络
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描述:
准确预测排气温度对预知航空发动机未来的工作状态至关重要。然而,传统航空发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的航空发动机排气温度预测方法,被集成的子模型包括差分整合移动平均自回归模型、一次指数平滑模型和门控循环单元。对所有子模型的预测序列进行加权集成处理,提出了一种在历史发动机性能参数数据上学习最优权重系数的方法,避免了传统优化算法依赖于初始点的选取且其适用性局限于可微函数等问题。在Cessna-172R型飞机发动机排气温度预测问题中相较子模型准确性更高。
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基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
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作者:
杨曦中
高冠鸿
熊智
张玲
来源:
航空电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
目标检测
深度学习
神经网络
CenterNet
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描述:
为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试,结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高,证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。