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- 航空快递
- 作者： 暂无 来源： 民用飞机设计与研究 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 本项 设计需求 阎良 数据分析 西宁机场 复飞 西宁曹家堡机场 高原机场 双发
- 描述： ,测试了阎良机场(平原机场)、西宁机场(高原机场),大重量、小重量、单发、双发等多种构型,共完成了16个飞行架次,71个试飞点的测试。根据试飞员的评估、试飞工程师的观察以及试飞数据分析,该版本FD软件满足预期的设计需求,在起飞复飞各个试飞构型和状态下,飞行指引仪易于跟随,可极
- 飞机防冰系统及其技术发展现状
- 作者： 王真 蒋红娜 来源： 中国科技信息 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 空速管 气象原因 飞行安全 结冰现象 防冰系统 事故统计 飞机重量 飞行性能 飞行事故 液滴
- 描述： 众所周知,结冰是影响飞行安全的主要因素之一,严重影响飞机飞行品质及飞行性能,其增加飞机重量,降低升力,增大阻力,易引发飞行事故。据美国民用航空气象原因事故统计,由结冰引起的飞行事故占总事故
- 飞机防冰系统及其技术发展现状
- 作者： 王真 蒋红娜 来源： 中国科技信息 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 空速管 气象原因 飞行安全 结冰现象 防冰系统 事故统计 飞机重量 飞行性能 飞行事故 液滴
- 描述： 众所周知,结冰是影响飞行安全的主要因素之一,严重影响飞机飞行品质及飞行性能,其增加飞机重量,降低升力,增大阻力,易引发飞行事故。据美国民用航空气象原因事故统计,由结冰引起的飞行事故占总事故
- 基于神经网络特征线提取的飞机位姿识别方法研究
- 作者： 陈长俊 唐丹 杨浩 游安清 潘旭东 来源： 强激光与粒子束 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据集增强 位姿识别 神经网络 特征线提取
- 描述： 为实现复杂情况下的飞机位姿识别，提出了基于神经网络特征线提取的位姿识别新方法。该方法利用3D模型进行图像渲染，通过添加背景形成数据集，为提高算法鲁棒性进行了数据集增强。特征线提取模型采用卷积神经网络
- 视线追踪联合脑电的飞行员操纵意图检测方法
- 作者： 蒋光毅 王长元 刘洲洲 来源： 西安工业大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 脑电 视线追踪 操纵意图检测 神经网络
- 描述： 为解决基于飞行员行为与生理数据的飞行员意图分析问题，采用视线追踪设备和脑电仪实时记录飞行员视觉注视行为和脑电信号，并采用转换编码器-卷积神经网络模型(Transformer Encoder-CNN
- 含执行器非线性的多操纵面飞机自适应跟踪控制
- 作者： 刘棕成 陈勇 董新民 薛建平 程建锋 王族统 来源： 系统工程与电子技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 自适应控制 多操纵面飞机 执行器非线性 神经网络
- 描述： 针对含执行器非线性多操纵面飞机跟踪控制困难的问题,基于控制分配提出了一种鲁棒自适应神经网络控制方法。推导了含执行器非线性的多操纵面飞机控制分配方程。设计了自适应神经网络对系统中的非线性不确定项进行
- 基于BP神经网络的民用飞机交易价格预测
- 作者： 盛鸣剑 张康 来源： 中国民航大学学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 预测 民用飞机 神经网络 交易价格
- 描述： 机长、翼展、机高、最大起飞重量、最大商载、航程、巡航速度、客座数、货运能力、发动机推力、机龄等输入模型,尝试建立一种基于BP神经网络的民机交易价格预测模型。使用行业交易样本数据对神经网络模型进行训练
- 基于CS-BPNN算法的飞机客舱PMV指标预测
- 作者： 侯启真 李泽 姬雨初 王阳 来源： 计算机仿真 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 预测误差 神经网络 布谷鸟搜索算法 预测平均投票数
- 描述： 针对飞机客舱热舒适度评价指标预测平均投票数(PMV)的各影响因素之间存在复杂的非线性和迭代求解关系问题,采用经布谷鸟搜索(CS)算法优化的BPNN来预测客舱PMV指标。通过对PMV模型参数分析,选出PMV主要影响因素作为预测模型的输入,利用CS算法的全局优化能力来解决BPNN易陷入局部最优及其收敛速度慢的问题,并对其初始阈值和权值进行优化。仿真结果表明,与GA-BPNN和PSO-BPNN相比,CS-BPNN预测模型具有较小的预测误差和良好的预测精度。所提方法在客舱PMV指标的预测中有较好的应用前景。
- 基于CS-BPNN算法的飞机客舱PMV指标预测
- 作者： 侯启真 李泽 姬雨初 王阳 来源： 计算机仿真 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 预测误差 神经网络 布谷鸟搜索算法 预测平均投票数
- 描述： 针对飞机客舱热舒适度评价指标预测平均投票数(PMV)的各影响因素之间存在复杂的非线性和迭代求解关系问题,采用经布谷鸟搜索(CS)算法优化的BPNN来预测客舱PMV指标。通过对PMV模型参数分析,选出PMV主要影响因素作为预测模型的输入,利用CS算法的全局优化能力来解决BPNN易陷入局部最优及其收敛速度慢的问题,并对其初始阈值和权值进行优化。仿真结果表明,与GA-BPNN和PSO-BPNN相比,CS-BPNN预测模型具有较小的预测误差和良好的预测精度。所提方法在客舱PMV指标的预测中有较好的应用前景。