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根据【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
】搜索到相关结果
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关键词
基于
深度学习
的航空发动机故障融合诊断
作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
洪骥宇
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
深度学习
抗干扰能力
决策融合
描述:
通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合理论的基础上,提出了基于
深度学习
的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机
基于
深度学习
的航空发动机传感器故障检测
作者:
刘云龙
谢寿生
郑晓飞
边涛
来源:
传感器与微系统
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
飞参数据
深度学习
故障检测
深度置信网络
航空发动机传感器
描述:
针对传统反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)存在的过拟合、维数灾难、参数选择困难等问题,提出了一种基于
深度学习
算法的航空发动机传感器故障检测方法。对发动机参数记录仪采集的多维数据进行预处理
基于
深度学习
的航空铆钉分类及异常情况检测
作者:
夏正洪
何琥
吴建军
魏汝祥
来源:
中国安全生产科学技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
召回率
精确率
深度学习
目标检测
航空铆钉
描述:
针对航空铆钉小目标检测准确率较低、速率较慢等问题,提出
1
种基于
深度学习
的航空铆钉分类及异常情况检测方法。首先,根据钉头外观对航空铆钉进行分类,制作航空铆钉数据集;然后,构建航空铆钉分类及异常情况检测
航空装配领域中命名实体识别的持续学习框架
作者:
刘沛丰
钱璐
赵兴炜
陶波
来源:
浙江大学学报(工学版)
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空装配
深度学习
智能制造
命名实体识别
持续学习
描述:
框架在正确率、召回率、F
1
值上均显著优于以往算法,所提框架可以为航空装配领域命名实体识别任务持续提供可信的结果.
高分辨率航空遥感图像的建筑物识别
作者:
王玉琴
尤静静
蔡世鑫
来源:
北京测绘
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
RCNN)模型
快速区域卷积神经网络(Faster
建筑物识别
深度学习
描述:
目前
深度学习
方法的研究已在语音辨别、图像识别、信息检索等方面取得较大成果。建筑物的自动检测与识别已成为遥感图像处理范畴研究的热点。针对高分辨率航空遥感影像中的建筑物快速、精准识别的应用问题,文章提出
航空发动机状态监控和预测性维护应用研究
作者:
廖鹏程
李昂
王骁
来源:
测控技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
深度学习
健康管理
剩余寿命预测
故障预测
描述:
据进行降噪并预测剩余寿命,通过美国国家航空航天局(NASA)的航空发动机仿真数据集验证了模型能达到9
1
.3%的准确率;采用核主成分分析(KPCA)结合深度置信网络(DBN)的方法建立发动机气路健康监控
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为
1
4.0M。因此,所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
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:
能谱数据验证该方法的有效性,并和Resnet
18
、Resnet34、CNN等网络模型进行对比验证。结果表明,所提方法对航空发动机磨损部位的识别精度达到95%以上。为了验证模型的鲁棒性和泛化能力,在真实
基于时空特征的航空发动机剩余使用寿命预测
作者:
徐震震
薛林
马凯
杨玉迪
来源:
电子测量技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
时间特征
剩余寿命预测
空间特征
描述:
提出了一种时空特征融合的网络模型,利用图卷积神经网络和长短时记忆网络分别提取空间特征和时间特征,运用并行结构将时间特征与空间特征融合。在CMAPSS数据集上进行验证,子数据集FD00
1
的RMSE为
12.81
,Score为252.04,实验结果表明,该方法相对于其他预测方法,预测精度更高。
基于社交隐式模型的运输类飞机人员疏散轨迹预测
作者:
陈琨
李放
冯振宇
陈向明
段龙坤
来源:
交通运输工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
民用航空
深度学习
轨迹预测
应急撤离
社交隐式模型
描述:
基于社交隐式模型的运输类飞机人员疏散轨迹预测
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