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关键词
基于L
S
TM分类器的航空发动机预测性维护模型
作者:
蔺瑞管
王华伟
车畅畅
倪晓梅
熊明兰
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
二分类
长短期记忆网络
时间窗
故障预测与健康管理
预测性维护
描述:
利用传感器数据进行预测性维护是航空发动机故障预测与健康管理(progno
s
tic and health management, PHM)的关键问题。针对发动机剩余寿命预测准确性低的问题,提出基于
基于XGBoo
s
t的航空器动态滑行时间预测方法研究
作者:
赵征
冯事成
宋梅雯
胡莉
陆莎
来源:
航空工程进展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
XGBoost
动态滑行时间
航空运输
样本量
描述:
滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoo
s
t算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.
1
%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32 000条(含)以上。
基于KPCA-BL
S
TM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测
作者:
胡启国
白熊
杜春超
来源:
航空工程进展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
剩余寿命
多信息融合
核主成分分析
双向长短时记忆
描述:
复杂航空发动机在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题,为此提出基于核主成分分析(KPCA)和双向长短时记忆(BL
S
TM)神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA对多维退化
基于耦合去噪算法的航空发动机中
S
i3N4圆柱滚子表面缺陷的检测方法
作者:
廖达海
殷明帅
罗宏斌
黄佳雯
吴南星
来源:
兵工学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器视觉
Si3N4圆柱滚子
耦合去噪
多尺度阈值分割
表面缺陷
描述:
为解决基于机器视觉的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的
S
i3N4圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法
基于NN-P
S
M的航空发动机机载自适应稳态模型
作者:
项德威
郑前钢
张海波
陈铖
房娟
来源:
航空动力学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
自适应
基线模型
神经网络
推进系统矩阵
机载稳态模型
描述:
卡尔曼滤波器实时估计发动机健康参数,提高模型的自适应能力。在大包线、变状态的飞行条件下进行仿真验证,并与传统的复合推进系统模型(CP
S
M)进行对比,结果表明:NN-P
S
M模型的平均精度在0.66%以内,而CP
S
M的平均精度为2.07%以内,运行时间仅为CP
S
M的
1
/
1
0,且具有数据存储量少的特点。
民用航空发动机ETOP
S
型号设计和符合性验证方法研究
作者:
李昊燃
雷延生
龚昊伟
来源:
航空工程进展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
早期ETOPS型号资格
延程运行
适航
ETOPS型号设计
描述:
航空发动机延程运行(ETOP
S
)资格是飞机延程运行的基础,为了给国内航空发动机ETOP
S
型号设计及适航符合性验证提供指导,研究ETOP
S
适航规章形成的历程及航空发动机早期ETOP
S
资格的设计
基于L
S
TM分类器的航空发动机预测性维护模型
作者:
蔺瑞管
王华伟
车畅畅
倪晓梅
熊明兰
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
二分类
长短期记忆网络
时间窗
故障预测与健康管理
预测性维护
描述:
利用传感器数据进行预测性维护是航空发动机故障预测与健康管理(progno
s
tic and health management, PHM)的关键问题。针对发动机剩余寿命预测准确性低的问题,提出基于
基于XGBoo
s
t的航空器动态滑行时间预测方法研究
作者:
赵征
冯事成
宋梅雯
胡莉
陆莎
来源:
航空工程进展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
XGBoost
动态滑行时间
航空运输
样本量
描述:
滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoo
s
t算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.
1
%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32 000条(含)以上。
基于KPCA-BL
S
TM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测
作者:
胡启国
白熊
杜春超
来源:
航空工程进展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
剩余寿命
多信息融合
核主成分分析
双向长短时记忆
描述:
复杂航空发动机在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题,为此提出基于核主成分分析(KPCA)和双向长短时记忆(BL
S
TM)神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA对多维退化
基于改进L
S
TM的航空发动机寿命预测方法研究
作者:
郭晓静
殷宇萱
贠玉晶
来源:
机床与液压
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
自动编码器
剩余寿命预测
描述:
。利用涡扇发动机退化过程数据集C-MAP
SS
开展实验,并与DNN、BiL
S
TM、单层L
S
TM进行对比分析。结果表明:与上述3种算法相比,改进后算法的均方根误差和评分函数值至少分别降低6.6%和39.
1
%;该方法寿命预测结果和实际寿命曲线拟合度高,验证了该方法的可行性和有效性。
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