基于IP180和AHM优化民航飞机维修方案的研究

作者： 方照亚     蔡钧凯     张逸俊   来源： 民航学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 预测性维修   AHM   维修方案   IP180  

描述： 基于IP180和AHM优化民航飞机维修方案的研究

某型航空活塞发动机健康因子预测方法研究

作者： 郭永昌   王晓卫   来源： 航空维修与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： LSTM   航空活塞发动机   健康因子预测  

描述： 航空活塞发动机作为许多飞行器的动力来源，其故障预测十分重要。本文根据航空活塞发动机故障预测的关键流程，针对其中最重要的健康因子预测方法，选取了常用的基于AR模型、LSTM模型和GRU模型的预测方法，分析了每种方法的原理、特点及适用性；根据某型航空活塞发动机健康因子时间序列数据，采用MATLAB软件对基于三种模型的健康因子预测方法分别进行仿真；经过对比分析，验证了基于LSTM模型的健康因子预测方法的优越性。

基于时间序列的民用运输航空器碳排放预测研究

作者： 向小军   杨志晗   赵赶超   来源： 现代计算机 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 时间序列   LSTM   ARIMA   WOA   碳排放  

描述： 随着中国民航业的高速发展，运输航空器的碳排放问题逐渐引起关注。采用时间序列的方法建立了传统的差分整合移动平均自回归（ARIMA）模型以及优化的长短期记忆网络（LSTM）模型，对航空器碳排放量、碳排放强度以及吨公里碳排放量进行了预测，通过鲸鱼优化算法（WOA）对LSTM中的学习率和隐藏节点数进行优化，避免了人为选择参数的主观性和盲目性，有利于提高模型预测的准确性。通过对比两种模型的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）,ARIMA模型在航空器碳排放预测中有较好表现，WOA-LSTM模型在碳排放强度、吨公里碳排放的预测中有较好表现。

基于LSTM自编码器的航空发动机故障检测

作者： 张忍     白杰   来源： 航空计算技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   LSTM   发动机健康管理   故障检测   自编码器  

描述： 故障检测作为航空发动机健康管理的主要内容之一，是保证航空发动机的安全性、可靠性和经济性的重要手段。针对发动机发生概率最大的气路部件故障，提出了一种长短期记忆神经网络(Long Short Term

基于QAR数据和改进iTransformer的民用航空器燃油流量估算方法

作者： 王兵     冯培佳     彭瑛   来源： 交通运输工程学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： QAR数据   航空器性能   LSTM   改进iTransformer模型   Spearman相关系数法   航空运输   燃油流量估算  

描述： 基于QAR数据和改进iTransformer的民用航空器燃油流量估算方法

基于QAR数据和改进iTransformer的民用航空器燃油流量估算方法

作者： 王兵     冯培佳     彭瑛   来源： 交通运输工程学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： QAR数据   航空器性能   LSTM   改进iTransformer模型   Spearman相关系数法   航空运输   燃油流量估算  

描述： 基于QAR数据和改进iTransformer的民用航空器燃油流量估算方法

融合注意力机制的航空发动机推力估计方法研究

作者： 邹雨杭     赵永平   来源： 航空工程进展 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   时间序列预测   LSTM   多任务学习   推力估计   迁移学习  

描述： 融合注意力机制的航空发动机推力估计方法研究

大数据分析助力飞机健康管理

作者： 赵红华   钱锋   韩晓冬   陈亮   刘云   卓海波   来源： 民航管理 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 大数据分析   机队规模   飞机健康管理   预测性维修   AHM   维修数据   飞机空调系统   引气系统   航空公司   诊断性  

描述： 缺乏连续性,在故障诊断和预防性维修方面的应用受到制约。目前国内三大航空公司,机队规模都在600架以上,每天航班量都超过2500班,每个航班的QAR数据都在80M以上,平均每天生成超过1T的QAR数据。这些海

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。