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基于模糊矩阵和神经网络的航空发动机磨损部位故障识别
作者: 孙涛   李冬   来源: 燃气涡轮试验与研究 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 聚类   航空发动机   光谱分析   磨损故障   神经网络   相似矩阵  
描述: 基于模糊矩阵和神经网络的航空发动机磨损部位故障识别
航空发动机试飞关键参数趋势监控的实现及应用
作者: 马明明   潘鹏飞   来源: 航空发动机 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 滑油温度   航空发动机   动态链接库   趋势监控   滑油压力   神经网络   振动值  
描述: 为了实现航空发动机滑油压力、滑油温度、振动值在试飞中的趋势监控,采用神经网络方法对某型发动机大量试飞数据进行训练和验证,获得了这几个参数全过程较为准确的计算模型。计算模型应用于该型号另1台发动机参数
作者: 刘科文     乐洪博     王宇宁     谢大叶   来源: 新技术新工艺 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 代理模型   微动磨损   导线   峰值载荷   神经网络   振动试验  
描述:
一种基于Transformer编码器与LSTM的飞机轨迹预测方法
作者: 李明阳     鲁之君     曹东晶     曹世翔   来源: 航天返回与遥感 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: Transformer   Encoder   轨迹预测   Transformer编码器   飞机目标   神经网络   LSTM模型  
描述: LSTM和Transformer编码器模块的补充历史信息和基于注意力的信息表示,提高了模型能力。通过与一些经典神经网络模型进行对比分析,发现在数据集上,新方法的平均位移误差减小到0.22,显著优于
基于多层感知机的航空发动机压气机盘应力和温度预测
作者: 王学民     徐敬沛     何云   来源: 航空动力学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 温度   压气机轮盘   多层感知机   神经网络   应力   寿命管理  
描述: )神经网络算法进行训练。结果表明:该方法预测结果与传统有限元计算结果吻合较好,相对偏差均在1%以内,判定系数达到0.95以上,方均根误差均在5以内,且计算速度由小时级提升为分秒级,可为后续工程应用提供依据。
基于便携式心电设备的模拟舰载机飞行员认知负荷识别
作者: 朱文兵     张晨阳     袁家俊     徐芳     马原     蒋朝哲   来源: 空军军医大学学报 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 飞行员   认知负荷   机器学习   便携式心电监测设备   神经网络   航空安全  
描述: 基于便携式心电设备的模拟舰载机飞行员认知负荷识别
基于DBO-BP的飞机飞行碳排放量预测研究
作者: 余嵩涛     钱宇     董锐   来源: 科技创新与应用 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: DBO   碳排量   蜣螂算法   低碳飞行   神经网络   BP  
描述: 基于DBO-BP的飞机飞行碳排放量预测研究
基于神经网络的航空SOFC-GT混合动力系统功率匹配多目标优化研究
作者: 梁爽     毛军逵     贺振宗     梁凤丽     康乐     蒋新勇   来源: 燃气涡轮试验与研究 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 涡轮发动机   固体氧化物燃料电池   混合动力   功率匹配   神经网络   多目标优化  
描述: 基于神经网络的航空SOFC-GT混合动力系统功率匹配多目标优化研究
基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案
作者: 王锦申   黄旭   万夕里   来源: 航空维修与工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 损伤检测   编码器   发动机   目标检测   深度学习   一体化解决方案   神经网络   在线计数   孔探检测  
描述: 航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的神经网络深度学习框架
基于CASI & SASI航空高光谱的雄安新区西南部农田土壤重金属镍含量反演研究
作者: 倪斌   黄照强   江淼   张亚龙   朱富晓   来源: 地质与勘探 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 雄安新区   多元逐步回归   模型评价   重金属反演   神经网络   CASI&SASI   偏最小二乘回归   高光谱  
描述: 模型。研究结果表明:(1)基于各光谱变换的BP神经网络模型的建模和预测精度整体上大于偏最小二乘法和多元逐步回归法模型,模型拟合精度高,预测能力较好;(2)综合来看,一阶微分处理能普遍改善模型预测效果
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