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根据【关键词:
注意力机制,航空发动机,语义分割,深度学习
】搜索到相关结果
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关键词
基于
深度学习
的
航空发动机
损伤识别实验设计
作者:
吕巨建
曾运标
林凯瀚
黎嘉文
陈艳美
陈荣军
来源:
实验室研究与探索
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
损伤识别
空间通道注意力
描述:
基于
深度学习
的
航空发动机
损伤识别实验设计
基于
深度学习
的
航空发动机
齿轮故障诊断
作者:
万安平
杨洁
王景霖
陈挺
缪徐
黄佳湧
杜翔
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
dimensional convolutional neural network,简称
1
D-CNN)对试验获取的某
航空发动机
的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类,建立齿轮故障一维卷积神经网络模型,对
航空发动机
轴承进行
基于
深度学习
的
航空发动机
滑油磨粒检测研究
作者:
侯媛媛
李江红
薛军印
来源:
计算机测量与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
YOLOv3模型
滑油磨粒检测
深度学习
SER算法
描述:
针对滑油中磨粒形状复杂且尺寸大小不一,传统滑油磨粒检测方法存在时效性差、检测尺度小、精度低、非铁磁性磨粒不能检测等缺点;设计了一种基于
深度学习
的
航空发动机
滑油磨粒检测方法;基于连续流微流控芯片的滑油
航空发动机
外形点云的特征分割方法
作者:
闫杰琼
周来水
胡少乾
文思扬
来源:
光学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器视觉
外形点云
深度学习
特征分割
描述:
提出了迫切需求。为了使重建出的发动机外形几何模型尽可能地保留准确的结构特征,提出了一种基于
深度学习
的
航空发动机
外形点云特征分割方法,该方法将整体点云分割成特征数据与非特征数据,这有利于后续采用不同的方法
基于多传感器融合卷积神经网络的
航空发动机
轴承故障诊断
作者:
杨洁
万安平
王景霖
单添敏
缪徐
李客
左强
来源:
中国电机工程学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机
轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,
1
D-CNN)对实验获取的某
航空发动机
的轴承故障振动
基于多传感器融合卷积神经网络的
航空发动机
轴承故障诊断
作者:
杨洁
万安平
王景霖
单添敏
缪徐
李客
左强
来源:
中国电机工程学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机
轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,
1
D-CNN)对实验获取的某
航空发动机
的轴承故障振动
航空发动机
外形点云特征分割的训练集构建
作者:
文思扬
周来水
闫杰琼
胡少乾
来源:
机械制造与自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
点云分割
训练集
逆向工程
描述:
在
航空发动机
外形重建过程中,需要将外形点云数据进行分割,获得更小、连贯、具有相同属性点的点云片段,以利于之后点云数据的分类提取。设计一种用于
航空发动机
外形特征点云分割的
深度学习
训练数据集的构建方法
基于堆栈自编码器和DeepAR的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
李浩
王卓健
李哲
陈煊
李园
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
寿命预测
深度学习
预测模型
数据融合
描述:
针对现有
航空发动机
剩余寿命预测大多基于单点预测模式,不能准确给出预测结果置信区间的问题,提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先,堆栈自编码器通过无监督式
深度学习
对
基于
深度学习
的
航空发动机
磨损部位识别方法
作者:
苗慧慧
曹桂松
孙智君
康玉祥
马佳丽
陈果
来源:
润滑与密封
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
一维卷积残差网络
能谱分析
深度学习
磨损
描述:
针对
航空发动机
润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多,靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题,提出一种基于
深度学习
的
航空发动机
润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元
基于改进差分时域特征和
深度学习
优化的
航空发动机
剩余寿命预测算法
作者:
高峰
曲建岭
袁涛
高峰娟
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
长短时记忆网络
寿命预测
深度学习
差分时域特征
描述:
实现
航空发动机
剩余寿命的准确预测对于保证飞行安全和提高维修效率具有重要意义,但现有的预测算法往往只是浅层结构,且对各传感器参数之间的相互关系缺乏关联性考虑,限制了对发动机参数信息的深度挖掘。在
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