基于多尺度时频融合与复合注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 李龚珣     叶青   来源： 计算机应用研究 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 时频融合   航空发动机   多尺度特征   剩余使用寿命预测   多头注意力机制  

描述： 基于多尺度时频融合与复合注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

基于分布式时空卷积网络的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 吕志云     郭晨霞     杨瑞峰   来源： 电子测量技术 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   残差通道注意力   剩余使用寿命   分布式时空卷积网络   多头注意力机制  

描述： 基于分布式时空卷积网络的航空发动机剩余使用寿命预测

基于多尺度时频融合与复合注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 李龚珣     叶青   来源： 计算机应用研究 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 时频融合   航空发动机   多尺度特征   剩余使用寿命预测   多头注意力机制  

描述： 基于多尺度时频融合与复合注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

面向复杂飞行任务的脑力负荷综合评估模型

作者： 卫宗敏   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 脑力负荷   综合评估模型   适航审定   显示界面   多飞行任务  

描述： 针对多显示界面多飞行任务状态下的脑力负荷评价问题，设计了飞行监控、飞行计算、以及雷达探测三种不同类型的飞行任务，综合采用多种不同测评方法在飞行试验平台上开展脑力负荷实验测量和综合评价模型研究。实验结果表明：随着飞行任务类型的增多，NASA任务负荷指数（NASA-TLX）的主观评价分值显著增高；飞行正确操作率逐渐下降，反应时间显著延长；事件相关电位（ERP）测量技术中的P3a的峰值（在Fz电极处）逐步降低，心电（ECG）测量技术中的SDNN指标的数值逐步降低，眼电（EOG）测量技术中的眨眼次数没有显著变化。在此基础上，基于贝叶斯判别分析方法，建立了面向复杂飞行任务的脑力负荷多维综合评估模型，并将该综合评估模型与基于单一指标、双指标、三指标、四指标的模型进了比较，结果显示五指标综合模型对于多显示界面多飞行任务中的显示界面脑力任务设计的等级判别预测准确率最高，其判别预测准确率为82.22%。该模型为大型复杂系统中显示界面脑力任务设计提供了有效的量化方法和科学依据，有助于帮助歼击机和运输类飞机设计人员优化显示界面脑力任务设计，并为相关型号飞机显示系统的适航审定工作提供新的验证工具。

基于心率变异性的飞行员脑力负荷特征

作者： 张宁宁     陈飒   来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 脑力负荷   飞行员   因子分析   五边飞行   心率变异性  

描述： 为了探索五边飞行不同阶段飞行员脑力负荷水平，寻找表征脑力负荷的心电指标，对飞行学员展开五边飞行任务的六自由度模拟飞行实验，测量飞行过程中的脑力负荷水平，采集不同飞行阶段飞行员心电各指标数据，利用因子分析构建飞行员脑力负荷模型，分析和验证不同飞行阶段飞行员脑力负荷的变化特征。结果表明：相比心率指标，心率变异性指标在测量飞行员脑力负荷时具有更高的信度和效度；起飞和上升阶段的脑力负荷处于较低水平并呈下降趋势；巡航阶段的脑力负荷水平较低且变化趋势平滑；进近着陆阶段的脑力负荷水平最高。此外，突发事件会显著影响脑力负荷，引起飞行员脑力负荷的显著增加。

fNIRS技术在飞行员脑力负荷测量中的应用

作者： 汪磊     张之洋     谭维     高杉     洪瑞媛     孙源   来源： 综合运输 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 脑力负荷   飞行安全   功能性近红外光谱成像   血氧浓度   HRV  

描述： 为探究fNIRS在飞行员脑力负荷测量领域的适用性，本研究概述了其应用现状，并基于模拟飞行场景应用该技术进行模拟飞行实验。招募18名航线飞行员作为被试，通过在A320模拟驾驶舱设计并实施低能见环境下

基于多尺度融合预测模型的航空发动机剩余寿命预测

作者： 刘纳川   郭建胜   张晓丰   余稼洋   解涛   来源： 兵器装备工程学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 静态协变量编码器   分位数   剩余寿命   LSTM神经网络   多头注意力机制   门控残差机制  

描述： 针对大多数基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法未细分其退化过程与复杂输入数据之间的关系，无法准确识别和提取关键特征的问题。提出一种基于多尺度融合预测模型(MSF)的航空发动机剩余寿命预测方法。该方法利用静态协变量编码网络(SCCN)和变量选择网络(VSN)针对输入数据类型进行特征选择，将SCCN生成的静态协变量连接到模型的不同位置，以提升模型捕捉不同尺度时间特征的能力，并融入门控残差机制构建模型基本框架，既能提高模型的适应性也能保证信息在网络中传递的效率，采用分位数误差作为损失函数实现了多尺度的预测，有效的提高了预测的准确性。在CMAPSS涡扇发动机数据集上进行实验分析，FD002、FD004测试集的预测精度分别达到91.9%和92.4%,通过与其他深度学习方法进行对比，RMSE最优值分别提高15.54%和16.91%,Score最优值分别提高83.21%和78.78%。

航空器孔探人员脑力负荷预测

作者： 钱锋   贺强   来源： 机械设计与制造 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量回归机SVR   脑力负荷   单因素方差分析   GASA算法   孔探   NASA/TLX量表  

描述： 孔探检测是航空器维修中最重要的检测项目，在孔探检测过程中人员脑力状态与检测质量好坏直接相关，在高脑力负荷状态下常常会诱发检测人员出现错检、忘检、漏检等安全风险，从而造成维修差错。为解决NASA/TLX等主观量表测量脑力负荷的非即时问题，因此通过眼动仪无接触实时的测量孔探人员在不同脑力负荷状态下的眼动数据，再利用单因素方差分析来寻找到构建脑力负荷状态预测模型的关键眼动指标。此外由于眼动指标与脑力负荷存在非线性关系，因此选用支持向量回归机SVR来构建脑力负荷预测模型，并使用GASA算法来对SVR参数进行寻优，获得了具有足够精度和泛化能力的孔探人员脑力负荷预测模型，从而帮助飞机维修单位实时把握孔探人员状态，降低孔探检测中人为差错导致的风险，同时为民航局制定相应的孔探人员管理规定提供依据。

航空器孔探人员脑力负荷预测

作者： 钱锋     贺强   来源： 机械设计与制造 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量回归机SVR   脑力负荷   单因素方差分析   GASA算法   孔探   NASA   TLX量表  

描述： 孔探检测是航空器维修中最重要的检测项目，在孔探检测过程中人员脑力状态与检测质量好坏直接相关，在高脑力负荷状态下常常会诱发检测人员出现错检、忘检、漏检等安全风险，从而造成维修差错。为解决NASA-TLX等主观量表测量脑力负荷的非即时问题，因此通过眼动仪无接触实时的测量孔探人员在不同脑力负荷状态下的眼动数据，再利用单因素方差分析来寻找到构建脑力负荷状态预测模型的关键眼动指标。此外由于眼动指标与脑力负荷存在非线性关系，因此选用支持向量回归机SVR来构建脑力负荷预测模型，并使用GASA算法来对SVR参数进行寻优，获得了具有足够精度和泛化能力的孔探人员脑力负荷预测模型，从而帮助飞机维修单位实时把握孔探人员状态，降低孔探检测中人为差错导致的风险，同时为民航局制定相应的孔探人员管理规定提供依据。