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关键词
数字孪生及其在航空航天中的应用
作者: 孟松鹤   叶雨玫   杨强   黄震   解维华   来源: 航空学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   数字孪生   飞行器   模型更新   维护  
描述: 。本文分析说明了数字孪生体相比一般的模拟模型,具有集中性、动态性和完整性的突出特点。数字孪生的发展需要复杂系统建模、传感与监测、大数据、动态数据驱动分析与决策和数字孪生软件平台技术的支撑。在航空航天领域
基于改进的SENet航空发动机振动预测
作者: 夏存江   詹于游   来源: 航空动力学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   注意力机制   卷积神经网络   多参数融合   振动预测  
描述: 为实时监测和预警航空发动机振动状态,基于气路及振动参数,提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型,对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比
航空物探工作程度图批量定制技术研究
作者: 冯磊   周伟   陈瑶   李文吉   来源: 物探与化探 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   工作程度图   数据字典   批量定制图件   航空物探  
描述: 文件管理图面样式、用户参数创建图面要素"的技术方法,开展航空物探工作程度图的批量定制功能研究,并基于Arc GIS Engine和C#编程语言开发实现了基于数据驱动的航空物探工作程度图批量定制程序。在
飞机完好率预测仿真研究
作者: 孙璐璐   滕曰   黄锐   来源: 兵器装备工程学报 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   支持向量机   时间序列预测   飞机完好率   神经网络  
描述: 利用飞机完好率时间序列特性,建立了NAR神经网络模型和基于不同核函数的3种支持向量机模型对平时状态下的飞机完好率变化趋势进行建模、训练和预测;运用Matlab仿真软件进行试验验证,结果表明
基于多模型融合的航空电子产品故障预测方法
作者: 文佳   梁天辰   陈擎宙   钱东   来源: 电讯技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆(LSTM)神经网络   数据驱动   航空电子产品   多模型融合   故障预测  
描述: 时序信息记忆问题与小样本条件下数据驱动模型训练过拟合问题;采用Adaboosting算法计算模型权重,并基于实时数据动态调整,以滤除复杂机载环境应力引入的预测误差,解决多模型融合的性能差异问题。最后,采用
运输航空数据驱动安全管理探究
作者: 曹东     杨克皎     蒙彦晖     张卫东   来源: 民航学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   安全数据   安全管理   TEM模型   数据源  
描述: 数据驱动安全管理。本文首先通过收集某航空公司现有安全管理的各项安全数据进行研究,从中筛选出6种主要的数据源;其次,通过TEM模型等3种模型对安全数据进行分类分析,形成对公司安全管理中遇到问题的诊断;最后,根据航空公司现有体系运行的特点提出合理化的安全管理建议,提升航空公司安全管理的水平。
数据驱动的机场航空器污染物排放清单及特征分析
作者: 孙娇娇     胡荣     潘肖然     邓松武     官兆玮   来源: 中国民航大学学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 排放清单   数据驱动   排放特征   机场区域   航空器  
描述: 数据驱动的机场航空器污染物排放清单及特征分析
数控多轴加工在航空制造中的应用与优化研究
作者: 季荣荣   来源: 中国设备工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 工艺优化   数据驱动   数控多轴加工   刀具寿命   航空制造  
描述: 数控多轴加工在航空制造中的应用与优化研究
基于SSA-NARX的航空发动机动态特性参数辨识方法
作者: 陈子桥     洪军     肖刚     温新   来源: 热能动力工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   航空发动机   麻雀搜索算法   动态模型辨识   非线性自回归神经网络  
描述: >与T_t与真实值的相对误差均小于5%;经10次交叉试验,参数N1,N2和EGT的测试结果均方根误差均值RMSEm分别为0.29,0.18和1.50。模型的准确性、实时性与稳健性均满足了仿真需求。
航空齿轮钢滚动接触疲劳性能预测与表面完整性优化
作者: 吴吉展     魏沛堂     吴少杰     刘怀举     朱才朝   来源: 机械工程学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   寿命预测   疲劳性能   滚动接触疲劳   表面完整性  
描述: 为输出,采用GA-BP神经网络和SVM机器学习方法建立了滚动接触疲劳寿命预测模型,探究了表面完整性参数对滚动接触疲劳寿命的影响规律;提出了基于多元回归的滚动接触疲劳寿命预测公式,疲劳寿命预测值在1.5倍分散带以内;并在给定设计寿命下采用遗传算法对表面完整性参数进行优化,服务于传动构件抗疲劳设计。
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