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- 航空发动机薄壁结构气流激振问题诊断与分析
- 作者： 路阳 葛向东 高强 耿春晖 郝长明 来源： 中国设备工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 薄壁结构 整机振动 航空发动机 故障诊断 气流激振问题
- 描述： 航空发动机尾喷管及燃气轮机后排气引射段等热端部件为薄壁结构，在热/声/流体载荷的共同作用下，容易产生气流激振问题，导致结构失稳。本文以某型航改燃气轮机的后排气引射段气流激振问题为研究对象，分析主机测点的振动响应情况；建立正向分析振动故障树，对故障机理进行分析，并列出现阶段的实验研究成果；结合后排气引射段的具体安装形式和频响特性试验的结果，对具体故障形式进行确认；列出排故方案以及排故验证试车的结果。文中所用到的分析方法和经验结论可为航空发动机气流激振问题的诊断与分析提供参考。
- 一种基于级联神经网络的飞机检测方法
- 作者： 王晓林 苏松志 刘晓颖 蔡国榕 李绍滋 来源： 智能系统学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 嵌入式设备 遥感图像 级联 卷积神经网络 两阶段 深度学习 飞机检测 由粗到细
- 描述： 由于旋转角度多样性、极端的尺度差异的影响,遥感图像中的飞机检测目前仍存在挑战。为了解决旋转和尺度的问题,目前的策略是将现有的自然场景下的目标检测算法(如Faster R-CNN、SSD等)直接迁移到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模型占用空间大,难以应用到低功耗和嵌入式设备中。为了在准确率不降低的情况下提高检测速度,本文提出了一个仅包含9层的卷积神经网络来解决飞机检测问题。该网络采用了由粗到细的策略,通过级联两个网络的方式减少计算开销。为了评估方法的有效性,我们建立了一个针对飞机检测的遥感数据集。实验结果表明,该方法超越了VGG16等复杂的主干网络,达到了接近主流检测方法的性能表现,同时显著降低了参数量并使检测速度提高了2倍以上。
- 基于神经网络的航空行李点云检测方法研究
- 作者： 翁博文 胡丹丹 罗其俊 来源： 电子世界 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 随机梯度下降法 测试数据集 点云特征 卷积神经网络 点云数据 云检测 三层感知机 全局特征 多层感知机
- 描述： 针对航空旅客托运行李相似度高、几何特征强、材质复杂等特点,提出一种基于多层神经网络的航空行李点云检测方法。该方采用MLP结构对点云的全局特征进行描述,并针对点云的几何特征引入X-Conv卷积以增强对边缘点云的几何描述,增强网络对空洞点云的识别能力。通过在某机场现场采集的行李点云数据集验证了该方法的准
- 改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用
- 作者： 郑志强 刘妍妍 潘长城 李国宁 来源： 电光与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO Densenet 遥感图像 means 卷积神经网络 飞机识别 k V3
- 描述： 为了准确识别遥感图像中的飞机,基于YOLO V3算法,通过使用K-means算法对数据集进行聚类分析,借鉴Densenet网络的思想,将YOLO V3网络中的两个残差网络模块替换为两个密集网络模块,改进为一种Dense-YOLO深度卷积神经网络结构。对改进前与改进后的网络进行训练,分别选出使两个网络识别效果最好的权重文件,针对高质量遥感图像与过度曝光、云雾遮挡等低质量遥感图像分别进行测试与分析。实验结果表明,新改进的深度卷积神经网络应用在两种图像上效果均有提升。其中,改进的算法在高质量的遥感图像中准确率高达99.72%,比原始算法准确率提升了0.85%,召回率高达98.34%,召回率提升了1.94%。在低质量遥感图像中准确率高达96.12%,比原始算法准确率提升了5.07%,召回率高达93.10%,召回率提升了19.75%。
- 基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究
- 作者： 闫婧 武林伟 刘伟杰 韩如雪 来源： 现代电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 无参考模型 特征提取 卷积神经网络 特征融合 多模态数据 深度学习 网络结构 影像质量评价
- 描述： 高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件，但各类传感器成像机理不同，质量影响因素多样，往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型，从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度。针对这一问题，提出一种基于统一网络框架的无参考多模态影像质量评价模型，通过自适应地学习图像块内部的局部特征与图像块之间的相互关系，完成空间维度上的全局信息融合和时间维度上的时序信息融合，实现对多种模态影像数据的质量评估，进而快速有效地监测筛选采集数据的质量，提高有效数据采集效率。实验结果表明，该方法在多种模态的影像数据质量评价上具备泛用性和有效性。
- 改进的Kohonen网络在航空发动机分类故障诊断中的应用
- 作者： 郑波 马昕 来源： 航空发动机 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 自适应检测响应 故障诊断 自适应继承 PSO算法 Kohonen网络
- 描述： 针对传统Kohonen网络对未知样本识别时的不可辨识性和分类结果不惟一性问题,利用改进的Kohonen网络对航空发动机进行分类故障诊断,并利用混合粒子群优化算法对网络连接权值进行优化,以提高
- 基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断
- 作者： 陈虹潞 黄向华 来源： 航空发动机 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 极限学习机 控制系统 简约改进 故障诊断 深度学习
- 描述： 为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构
- 基于复合算法的航空发动机磨损故障诊断
- 作者： 黄帆 李艳军 曹愈远 李依林 来源： 航空计算技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机 油液分析 航空发动机 故障诊断 相对劣化度 免疫系统
- 描述： 故障诊断的方法。利用SVM拟合数据的概率密度函数,根据磨粒数据的概率分布制定正常、预警和警告的界限值;根据相对劣化度评估,分析各状态参数偏离正常状态的程度;利用人工免疫算法对待测数据进行故障模式识别。通过