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- 基于改进PSPNet网络的航空发动机烧蚀类损伤检测
- 作者： 陈纪宗 付茂洺 来源： 计算机仿真 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 语义分割 深度学习
- 描述： 基于改进PSPNet网络的航空发动机烧蚀类损伤检测
- 基于目标图像块激活的航空图像目标检测技术研究
- 作者： 张佳 冯婕 张骏鹏 朱潇雨 来源： 航空科学技术 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 注意力机制 高效目标检测 卷积神经网络
- 描述： 基于目标图像块激活的航空图像目标检测技术研究
- 基于融合级联多尺度特征和注意力的航空发动机试验转子系统故障诊断方法
- 作者： 曾慧 张芹 来源： 机械设计与研究 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 特征融合 故障诊断 深度学习
- 描述： 基于融合级联多尺度特征和注意力的航空发动机试验转子系统故障诊断方法
- 基于KPCA-BLSTM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测
- 作者： 胡启国 白熊 杜春超 来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 剩余寿命 多信息融合 核主成分分析 双向长短时记忆
- 描述： 数据集进行降维处理和信息融合，得到能够表征设备退化的低维特征数据集；然后利用BLSTM神经网络对带有多维退化信息的航空发动机剩余寿命进行预测，得到监测数据与剩余寿命的映射关系；最后采用CMAPSS
- 基于KPCA-BLSTM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测
- 作者： 胡启国 白熊 杜春超 来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 剩余寿命 多信息融合 核主成分分析 双向长短时记忆
- 描述： 数据集进行降维处理和信息融合，得到能够表征设备退化的低维特征数据集；然后利用BLSTM神经网络对带有多维退化信息的航空发动机剩余寿命进行预测，得到监测数据与剩余寿命的映射关系；最后采用CMAPSS
- 基于状态辨识的航空发动机转子叶片剩余寿命模型
- 作者： 刘建勋 翟旭升 谢岩甫 罗志煌 答宇航 来源： 燃气涡轮试验与研究 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 模型辨识 支持向量机 航空发动机 剩余寿命 工作叶片
- 描述： 为有效评定航空发动机转子叶片的检查更换周期，防止叶片过度使用危及飞行安全，将叶片在不同使用阶段的装机工作时间，及典型部位的表面残余应力，作为表征叶片剩余寿命的状态参数，提出了叶片剩余寿命模型
- 基于多变量多步CNN的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 曹越 来源： 航空计算技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 卷积神经网络 剩余寿命 端对端预测 状态参数
- 描述： 针对航空发动机状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题，提出多变量多步卷积神经网络用于航空发动机剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本，连续的剩余寿命值
- 基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测
- 作者： 田青林 秦凯 陈俊 李瑶 陈雪娇 来源： 光学学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 图像处理 变化检测 空洞卷积 特征金字塔
- 描述： 提取特征,并在部分残差模块应用空洞卷积增大感受野,同时将金字塔池化结构作为编码网络的最后一层,以提取图像多尺度特征;在解码阶段的横向连接过程中引入注意力机制以突出重要特征,并采用自上而下的密集连接方式
- 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。