基于SSA-NARX的航空发动机动态特性参数辨识方法

作者： 陈子桥     洪军     肖刚     温新   来源： 热能动力工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   航空发动机   麻雀搜索算法   动态模型辨识   非线性自回归神经网络  

描述： >与T_t与真实值的相对误差均小于5%;经10次交叉试验，参数N₁,N₂和EGT的测试结果均方根误差均值RMSE_m分别为0.29,0.18和1.50。模型的准确性、实时性与稳健性均满足了仿真需求。

航空齿轮钢滚动接触疲劳性能预测与表面完整性优化

作者： 吴吉展     魏沛堂     吴少杰     刘怀举     朱才朝   来源： 机械工程学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   寿命预测   疲劳性能   滚动接触疲劳   表面完整性  

描述： 了常规喷丸、二次喷丸、微粒喷丸、滚磨光整、喷丸光整等加工工艺对AISI 9310渗碳淬火航空齿轮钢表面完整性参数及服役性能的影响，并给出齿轮抗疲劳设计方法。针对获得的表面完整性与疲劳性能数据，开展

基于改进的SENet航空发动机振动预测

作者： 夏存江   詹于游   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   注意力机制   卷积神经网络   多参数融合   振动预测  

描述： 为实时监测和预警航空发动机振动状态，基于气路及振动参数，提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型，对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比以往采用的实验室模拟数据和仿真数据，使用了真实的QAR(quick access recorder)数据并进行随机采样，以求更能表征发动机振动和工作参数之间的关系。同时，不仅使用其他振动信号进行验证，还在其他型号的发动机上进行测试。结果表明：针对航空发动机的振动进行预测是可行的，SENet模型可以有效并实时追踪振动的突变和波动。此外，该方法对于其他振动信号和不同类型的发动机具有一定的适用性。而且相较于以往采用的其他经典的深度模型，SENet模型在振动的预测中能得到更小的误差。实验证明，相较于以往只使用振动这个单参数进行预测，并行使用与振动相关的多参数融合进行研究更能提高预测的准确性。

基于改进的SENet航空发动机振动预测

作者： 夏存江   詹于游   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   注意力机制   卷积神经网络   多参数融合   振动预测  

描述： 为实时监测和预警航空发动机振动状态，基于气路及振动参数，提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型，对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比以往采用的实验室模拟数据和仿真数据，使用了真实的QAR(quick access recorder)数据并进行随机采样，以求更能表征发动机振动和工作参数之间的关系。同时，不仅使用其他振动信号进行验证，还在其他型号的发动机上进行测试。结果表明：针对航空发动机的振动进行预测是可行的，SENet模型可以有效并实时追踪振动的突变和波动。此外，该方法对于其他振动信号和不同类型的发动机具有一定的适用性。而且相较于以往采用的其他经典的深度模型，SENet模型在振动的预测中能得到更小的误差。实验证明，相较于以往只使用振动这个单参数进行预测，并行使用与振动相关的多参数融合进行研究更能提高预测的准确性。

航空物探工作程度图批量定制技术研究

作者： 冯磊   周伟   陈瑶   李文吉   来源： 物探与化探 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   工作程度图   数据字典   批量定制图件   航空物探  

描述： 文件管理图面样式、用户参数创建图面要素"的技术方法,开展航空物探工作程度图的批量定制功能研究,并基于Arc GIS Engine和C#编程语言开发实现了基于数据驱动的航空物探工作程度图批量定制

航空物探工作程度图批量定制技术研究

作者： 冯磊   周伟   陈瑶   李文吉   来源： 物探与化探 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   工作程度图   数据字典   批量定制图件   航空物探  

描述： 文件管理图面样式、用户参数创建图面要素"的技术方法,开展航空物探工作程度图的批量定制功能研究,并基于Arc GIS Engine和C#编程语言开发实现了基于数据驱动的航空物探工作程度图批量定制

数字孪生及其在航空航天中的应用

作者： 孟松鹤   叶雨玫   杨强   黄震   解维华   来源： 航空学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   数字孪生   飞行器   模型更新   维护  

描述： 。本文分析说明了数字孪生体相比一般的模拟模型，具有集中性、动态性和完整性的突出特点。数字孪生的发展需要复杂系统建模、传感与监测、大数据、动态数据驱动分析与决策和数字孪生软件平台技术的支撑。在航

飞机完好率预测仿真研究

作者： 孙璐璐   滕曰   黄锐   来源： 兵器装备工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   支持向量机   时间序列预测   飞机完好率   神经网络  

描述： 利用飞机完好率时间序列特性,建立了NAR神经网络模型和基于不同核函数的3种支持向量机模型对平时状态下的飞机完好率变化趋势进行建模、训练和预测;运用Matlab仿真软件进行试验验证,结果表明:支持向量机模型具有较好的拟合效果,预测精度优于NAR神经网络模型,基于RBF核函数的支持向量机预测准确率相对较高。两种预测模型相比于部队现行的预测方法均具有更高的准确度和可靠度。

数字孪生及其在航空航天中的应用

作者： 孟松鹤   叶雨玫   杨强   黄震   解维华   来源： 航空学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   数字孪生   飞行器   模型更新   维护  

描述： 。本文分析说明了数字孪生体相比一般的模拟模型，具有集中性、动态性和完整性的突出特点。数字孪生的发展需要复杂系统建模、传感与监测、大数据、动态数据驱动分析与决策和数字孪生软件平台技术的支撑。在航

飞机完好率预测仿真研究

作者： 孙璐璐   滕曰   黄锐   来源： 兵器装备工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   支持向量机   时间序列预测   飞机完好率   神经网络  

描述： 利用飞机完好率时间序列特性,建立了NAR神经网络模型和基于不同核函数的3种支持向量机模型对平时状态下的飞机完好率变化趋势进行建模、训练和预测;运用Matlab仿真软件进行试验验证,结果表明:支持向量机模型具有较好的拟合效果,预测精度优于NAR神经网络模型,基于RBF核函数的支持向量机预测准确率相对较高。两种预测模型相比于部队现行的预测方法均具有更高的准确度和可靠度。