飞机结构健康监测技术发展研究

作者： 刘雪蓉     曹贺     张宝珍   来源： 计测技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 结构预测与健康管理   数字孪生   先进传感器   深度学习   飞机   结构健康监测  

描述： Fighter, JSF）上的典型应用。指出飞机结构健康监测技术正向智能化方向发展；未来需要重点研究传感器网络的智能诊断技术、复杂环境下的SHM技术、基于结构健康监测的健康管理技术、智能材料/结构健康监测技术，并将深度学习、数字孪生等前沿技术应用于航空领域，以推动我国飞机结构健康监测技术发展。

基于迁移学习和改进Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测

作者： 周绍鸿     方新建     刘鑫怡     张潆丹     严盛   来源： 机电工程技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像   目标检测   RCNN   深度学习   Faster   迁移学习  

描述： 为了提高遥感影像飞机目标检测的准确性和泛化能力，需要解决背景复杂、尺度多变、目标密集、飞机朝向不确定和特征不明显等问题。但现阶段训练数据量有限，初始训练需要消耗大量算力和时间，容易出现过拟合现象。因此，需要优化模型结构和训练过程。针对上述问题，首先引入一种迁移学习的策略，在Faster-RCNN模型训练之前，加载MS COCO数据集预先训练好的权重，使模型快速收敛，节约了大量的训练时间。然后以ResNet50替代原Faster-RCNN的VGG16特征提取网络，更好地利用深层次的语义信息，在此基础上结合FPN网络，并对原Faster-RCNN的9种锚框增加为15种锚框，通过融合多尺度特征图以获得更丰富的特征表示，从而提高网络检测和定位目标的能力。以RSOD-Dataset数据集为例进行飞机目标检测实验，同时比较不同检测算法的性能；再以NWPU VHR-10数据集验证模型的泛化性和稳定性，实验结果表明：改进的Faster-RCNN在RSOD-Dataset数据集上的精确率为97.54%；在NWPU VHR-10数据集上的精确率为98.27%。通过迁移学习和改进Faster-RCNN的网络结构，可以实现在数据量较少的情况下高精度目标检测，且泛化能力较强，所提方法可以利用于其他目标检测和识别，具有较好的推广意义。

基于Transformer的飞机状态预测

作者： 王经纬     高艳鹍     宋澣兴     刘一非   来源： 计算机工程与设计 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习   状态分类   气动力建模   多任务   大迎角   非定常气动力   时序预测  

描述： 在非定常气动力下，为防止飞机进入危险状态，通过建模进行状态预测，是保障飞行安全的重要手段，传统方法建模过程复杂、工程化难度大且普适性不强。为更好解决大迎角下飞行状态预测，使用基于深度学习的时序序列

不确定环境下的航空发动机装配线适应性调度方法

作者： 王怡琳     刘鹃     乔非     张家谔   来源： 控制与决策 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 调度规则   航空发动机装配   适应性调度   深度学习   扰动识别   门控循环神经网络  

描述： 航空发动机装配是航空发动机制造过程的关键环节,其工序多,流程复杂,生产过程中扰动频发,如装配时间波动、不合格返工等.针对不确定环境下的航空发动机装配线的调度问题,提出一种基于门控循环神经网络(GRU

基于改进Mask R-CNN的航空发动机保险丝实例分割方法

作者： 张凤飞     孙军华   来源： 计测技术 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   实例分割   卷积注意力模块   基于掩模区域的卷积神经网络   深度学习   动态蛇形卷积   航空发动机保险丝  

描述： 基于改进Mask R-CNN的航空发动机保险丝实例分割方法

基于GSV-YOLO的飞机起落架缺陷检测方法研究

作者： 李博     许子威     钟飞     陈义华   来源： 电子测量技术 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLOv7   tiny   深度学习   Ghost卷积   飞机起落架   缺陷检测  

描述： 基于GSV-YOLO的飞机起落架缺陷检测方法研究

航空发动机滑油磨粒浓度在线检测技术研究

作者： 侯媛媛     李江红   来源： 自动化技术与应用 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机滑油   YOLOv3模型   在线检测   深度学习   磨粒浓度   SER算法  

描述： 航空发动机滑油磨粒浓度在线检测技术研究

基于优化Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测算法

作者： 刘裕芸     刘春阳     周绍鸿     张永城     王德金   来源： 机电工程技术 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像   数据增强   RCNN   深度学习   Faster   飞机目标检测  

描述： 基于优化Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测算法

基于U-Net的半航空瞬变电磁降噪方法及应用

作者： 刘东     冯浩     王用鑫     周小生     姚宇洪     孙怀凤   来源： 煤田地质与勘探 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 半航空瞬变电磁法   复杂噪声   U   深度学习   Net   降噪  

描述： 基于U-Net的半航空瞬变电磁降噪方法及应用

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。