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关键词
- 基于ECSDNN的航空安全事件风险等级预测
- 作者： 冯霞 桑潇 左海超 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 集成学习 代价敏感 深度神经网络 风险等级预测 嵌入特征编码 航空安全
- 描述： 航空安全事件风险等级预测是主动风险管理的重要手段。考虑海量航空安全事件数据呈现的高维复杂、类不平衡等特性，提出一种基于集成代价敏感深度神经网络(ECSDNN)的航空安全事件风险等级预测方法。采用分类型属性嵌入特征编码和数值型属性拼接的方法实现航空安全事件数据的特征表示；综合考虑错分比例和固定代价设计代价敏感矩阵和代价敏感损失函数，构建基于代价敏感深度神经网络(CSDNN)的基分类器模型；采用硬投票方法，集成多个参数不同、性能各异的基分类器，构建航空安全事件风险等级预测模型。在航空安全事件报告系统(ASRS)数据集上的实验结果表明：相比基准算法，所提ECSDNN模型的预测准确率提升了4.51%；相比单个CSDNN基分类器，所提ECSDNN模型的预测准确率提升了3.17%。验证了基于ECSDNN的航空安全事件风险等级预测方法的有效性。
- 基于截断p-shrinkage范数的航空发动机数据重构
- 作者： 张红梅 武江南 赵永梅 曾航 李全根 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 截断p shrinkage范数 交替乘子法 航空发动机 张量 数据缺失
- 描述： 针对航空发动机传感器的数据缺失问题，提出基于张量奇异值阈值(TSVT)的张量重构模型LRTC-PTNN，对航空发动机的传感器数据进行重构。LRTC-PTNN模型运用截断pshrinkage范数的方式代替原始张量迹范数作为张量秩的凸包络，并根据TSVT的特性，计算了传感器之间的相关性，选取传感器截面作为重构精度最佳的数据输入方向，使用交替乘子法实现LRTCPTNN算法。选取NASA提供的PHM2008数据集进行实验，对数据集进行标准化，并在重构后进行恢复，将多个时间序列个数相近的发动机传感器数据构建为高维张量的形式，设置2种传感器的数据缺失场景进行实验，结果表明：重构后数据的均方根误差和平均绝对百分比误差范围分别为2.10～13.13和0.32～1.49,LRTC-PTNN模型优于现有的基线模型，且在极端情况下有较强的鲁棒性。
- 基于改进DRSN的航空发动机故障风险预警模型
- 作者： 毛浩英 孙有朝 李龙彪 晏传奇 来源： 航空动力学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度注意力机制 软阈值化 深度残差收缩网络 深度学习 故障风险预警
- 描述： 航空发动机属于多发性故障机械，运用先进的计算训练方法可有效地实现准确的风险预警分析，为发动机的运维指导提供参考。在发动机故障风险预警征兆数据集中提取多变量时间序列样本，将样本矩阵化，转换为灰度图样本。预处理并增强图像数据样本，热编码化序列样本标签。深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network,DRSN）中融入深度注意力机制与带有阈值的残差收缩块，获取高判别性特征，实现软阈值化。结合长短时记忆神经网络层与多个隐层，改进DRSN模型，使用主成分分析重构特征与主元提取，累积可解释方差贡献率为93.7%。对潜在20种故障征兆识别、分类并预警，训练精确度为96.1%。提出了改进DRSN航空发动机故障风险预警模型，与其他算法相比有较强的鲁棒性，预警正确率至少提高4.4%。
- 热处理对航空用高品质65Si2MnWA弹簧钢显微组织与力学性能的影响
- 作者： 丁辉 王昌盛 郑鑫 王斌 来源： 热加工工艺 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 力学性能 淬火 显微组织 回火 65Si2MnA弹簧钢
- 描述： 对65Si2MnWA弹簧钢进行了不同温度的热处理试验，采用显微组织观察、拉伸试验等研究了不同温度热处理对65Si2MnWA弹簧钢组织和力学性能的影响。结果表明：850～950℃淬火态65Si2MnWA弹簧钢组织主要为马氏体及均匀分布的粒状碳化物。对850～950℃淬火试样在435℃回火后，随着淬火温度的升高，其抗拉强度无较大变化，屈服强度却逐渐增加，脆性增大。随即对850℃淬火的65Si2MnWA弹簧钢进行了435～515℃回火试验，随着回火温度的升高，65Si2MnWA弹簧钢的强度逐渐下降，屈强比呈先下降再升高的趋势，弹簧钢的断面收缩率先升高再降低，在455℃回火时，65Si2MnWA弹簧钢达到最佳力学性能。
- 一种基于Hub-Spoke结构航空公司机型指派的实用启发性算法
- 作者： 吴国华 来源： 中国管理科学 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 0 1整数规划 表上作业法 回溯法 航空公司机型指派 启发性算法
- 描述： 计算和调整机型的启发性算法，解决了航空公司机型指派0-1规划问题。该算法集成了匈牙利算法和回溯算法的思想，从航班成本最小值出发，根据航班优化的约束条件，按照深度优先搜索可行解，在不满足航班约束的节点处
- 考虑非期望产出的航空公司运营效率及影响因素研究——基于SBM-Malmquist-luenberger指数和Tobit方法
- 作者： 章连标 杨倩倩 来源： 商业会计 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： Tobit模型 SBM模型 运营效率 航空公司 M L生产率指数
- 描述： 关注节能减排的同时提高航空公司运营效率是当今民航可持续发展的重要课题之一。文章基于我国主要航空公司2014—2018年面板数据，构建了二氧化碳这一非期望产出约束条件下我国航空公司投入产出指标体系，运用Malmquist-luenberger指数方法对我国航空公司全要素生产率动态变化进行分解，并用随机效应Tobit回归对航空公司效率影响因素进行分析。实证结果得出：在考虑非期望产出的情况下，只有国航、海航、春秋航空三家一直位于生产前沿面上；航空运输业整体在技术进步方面表现不好，仍存在很大潜力；此外，航班客座率、市场占有、货运比例和航空公司类型都对航空公司运营效率有正向驱动影响；平均机龄则对其有负向影响。
- Revocation of Colored Federal Airway Blue 28 (B-28) in the Vicinity of Sitka, Alaska
- 作者： 暂无 来源： Transportation Department Documents and Publications 年份： 2023 文献类型 ： 期刊
- 描述： Revocation of Colored Federal Airway Blue 28 (B-28) in the Vicinity of Sitka, Alaska
- Hypergraph convolution mix DDPG for multi-aerial base station deployment
- 作者： He Haoran Zhou Fanqin Zhao Yikun Li Wenjing Feng Lei 来源： Journal of Cloud Computing 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： Hypergraph Agent deep efficiency (AeBS) learning decomposition aerial (HGCN) multi (MADRL) optimization station Value convolution reinforcement base energy
- 描述： Aerial base stations (AeBS), as crucial components of air-ground integrated networks, can serve as the edge nodes to provide flexible services to ground users. Optimizing the deployment of multiple AeBSs to maximize system energy efficiency is currently a prominent and actively researched topic in the AeBS-assisted edge-cloud computing network. In this paper, we deploy AeBSs using multi-agent deep reinforcement learning (MADRL). We describe the multi-AeBS deployment challenge as a decentralized partially observable Markov decision process (Dec-POMDP), taking into consideration the constrained observation range of AeBSs. The hypergraph convolution mix deep deterministic policy gradient (HCMIX-DDPG) algorithm is designed to maximize the system energy efficiency. The proposed algorithm uses the value decomposition framework to solve the lazy agent problem, and hypergraph convolutional (HGCN) network is introduced to strengthen the cooperative relationship between agents. Simulation results show that the suggested HCMIX-DDPG algorithm outperforms alternative baseline algorithms in the multi-AeBS deployment scenario.