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根据【检索词:航空工业企业 学习型组织 学习树 学习力 领导力】搜索到相关结果 14546 条
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航空发动机虚拟自学习控制方法研究
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作者:
董建华
朱建铭
黎瀚涛
刘文烁
唐炜
来源:
航空工程进展
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
LSTM神经网络
智能控制
强化学习
TD3算法
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描述:
。对此,提出一种基于强化学习的航空发动机控制虚拟自学习方法,首先利用航空发动机的试验数据通过LSTM神经网络建立虚拟学习环境,然后采用深度强化学习TD3算法,在虚拟环境中训练智能控制器,最后采用JT9D
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基于深度学习的航空发动机磨损部位识别方法
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作者:
苗慧慧
曹桂松
孙智君
康玉祥
马佳丽
陈果
来源:
润滑与密封
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
一维卷积残差网络
能谱分析
深度学习
磨损
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描述:
针对航空发动机润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多,靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题,提出一种基于深度学习的航空发动机润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元
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基于深度学习的航空影像非正规垃圾堆放点监测技术研究与实践
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作者:
李军吉
应良中
陶文旷
来源:
测绘通报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
无人机
航空影像
非正规垃圾堆放点
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描述:
绍兴市越城区、柯桥区和上虞区作为研究区域,利用飞马航测无人机获取航空影像数据,对比分析了本文提出的方法和基于深度学习的典型地物要素提取方法在非正规垃圾堆放点监测上的应用,试验结果表明本文提出的方法准确率提高了1.72倍。
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机器学习在航空发动机排气温度预测中的应用研究
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作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
舰船电子工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器学习
性能评估
排气温度
预测算法
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描述:
了较好的预测精度;人工神经网络是最合适的预测算法,但它存在繁琐的超参数调整过程。结果表明,经过良好训练的机器学习模型可以准确预测航空发动机排气温度,同时也有助于优化发动机性能、排放和寿命。
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基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究
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作者:
王栋欢
肖洪
吴丁毅
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
涡轮叶片
射线图像
深度学习
射线检测
缺陷检测
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描述:
一直以来,航空发动机涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响,有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题,针对航空发动机涡轮叶片射线图像,基于
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通用航空飞机动力装置的故障树模型诊断分析
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作者:
李志民
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
故障树
故障树模型
飞机发动机
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描述:
近几年国内航空业发展迅猛,尤其是通用航空领域突飞猛进,活塞发动机在通用航空领域扮演着尤为重要的角色。飞机活塞发动机与其他机械发动机相比较由于飞机活塞发动机长期处在极端苛刻的环境下工作,发生故障
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通用航空飞机动力装置的故障树模型诊断分析
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作者:
李志民
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
故障树
故障树模型
飞机发动机
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描述:
近几年国内航空业发展迅猛,尤其是通用航空领域突飞猛进,活塞发动机在通用航空领域扮演着尤为重要的角色。飞机活塞发动机与其他机械发动机相比较由于飞机活塞发动机长期处在极端苛刻的环境下工作,发生故障
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论群体动力对高职空乘专业学生航空英语学习的影响--以成都航空职业技术学院为例
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作者:
李欢
来源:
西部素质教育
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
群体动力 航空英语 行业 机制
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描述:
航空英语是空乘专业的核心课程,但高职学生基础薄弱却又不愿意学。为提高教学质量,教师们通过改善教学设计以吸引学生学习。根据库尔特·勒温从场论来探讨学习的启示,可见单纯改变教学设计只是一个方面,应从外在、心理现状等多种因素来综合分析学生航空英语学习的困顿,从而为提升学生航空英语水平寻找有效途径。
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面向大数据隐私保护的联邦学习算法航空应用模型研究
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作者:
陈涛
郭睿
刘志强
来源:
信息安全与通信保密
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
数据隐私保护
数据孤岛
联邦学习
出行预测
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描述:
对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行了分析,并提出了面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法,在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用App记录
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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作者:
温海茹
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
剩余使用寿命预测
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描述:
随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。