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关键词
- 航空地磁探测中地磁矢量测量误差补偿算法研究
- 作者： 胡浪 来源： 华中科技大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航磁补偿 遗传算法 BP神经网络 地磁三分量 岭回归估计
- 描述： 航空地磁探测中地磁矢量测量误差补偿算法研究
- 基于机器学习的航空运营风险预警模型研究
- 作者： 陈思 来源： 南京航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 风险预警 支持向量机 QAR BP神经网络 航空运营风险
- 描述： 基于机器学习的航空运营风险预警模型研究
- 大型飞机操纵品质等级评估方法研究
- 作者： 仇志凡 来源： 南京航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 评估试验 BP神经网络 多状态 操纵品质等级评估 飞行包线
- 描述： 大型飞机操纵品质等级评估方法研究
- 飞机舵机电液负载模拟器控制算法优化设计
- 作者： 兰婉昆 来源： 中国民航大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： DRNN神经网络 飞机舵机电液负载模拟器 BP神经网络 CPA算法 PSO
- 描述： 飞机舵机电液负载模拟器控制算法优化设计
- 飞机油耗估算模型与预测方法研究
- 作者： 胡杨 来源： 中国民航大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 分位数回归 油量预测模型 BP神经网络 不可预期燃油 人工智能算法
- 描述： 飞机油耗估算模型与预测方法研究
- 基于关联规则和BP神经网络的飞机设备故障分析与预测
- 作者： 任亚伟 来源： 山东师范大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： Weibull分布 BP神经网络 前缀路径图 Apriori算法 概率化
- 描述： 基于关联规则和BP神经网络的飞机设备故障分析与预测
- 航空发动机风扇叶片模态分析及其在结构损伤检测中的应用
- 作者： 何亮 来源： 中国民航大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机 BP神经网络 结构损伤检测 有限元 模态分析
- 描述： 航空发动机零部件(如风扇叶片、盘和壳体等)故障常常因为微小疲劳裂纹而引起的，零部件一旦发生损伤，其破坏程度迅速发展。在未及时发现的情况下，会很快导致整个结构的毁坏，后果不堪设想，往往导致重大安全事故。因此，研究航空发动机风扇叶片结构损伤的检测方法具有重要的理论和现实意义。 论文总结了基于振动特性的结构损伤检测技术的发展概况以及人工神经网络在结构损伤识别中的应用，综合运用模态分析实验、有限元计算以及人工神经网络等方法，建构处于各种损伤条件下风扇叶片的简化平板模型，并计算各模型的固有频率和振型等模态参数，探讨了损伤位置和损伤程度对其的影响。 论文选取结构的第一阶振型相对改变率和固有频率平方的变化为标识量，建立了用于检测航空发动机风扇叶片结构损伤位置和程度的BP神经网络模型。论文还提出使用有限元计算数据作为网络学习样本，对网络进行训练。通过平板结构四种损伤模型的实验模态分析结果与有限元计算结果对比，验证该方法的准确性和可行性，解决了工程实际中故障样本不足的问题。BP神经网络仿真输出结果达到较高的精度，证明该网络模型能够准确识别损伤的位置和程度。论文研究成果对结构损伤检测、结构改型和优化设计有重要理论意义和一定的参考价值。
- 航空发动机智能故障诊断系统关键技术研究
- 作者： 蒋帅 来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机 遗传算法 BP神经网络 故障诊断 模糊专家系统
- 描述： 实现飞机发动机智能故障诊断对保证飞行安全和提高飞机出勤率起着至关重要的作用。然而现有的绝大多数飞机发动机故障诊断系统都没有充分利用实时飞行参数数据与设备故障报文相结合进行实时故障诊断，且普遍存在虚警率高、诊断精度低的缺点。针对上述问题，本文首先将实时下传的飞行参数和故障报文相结合，设计实现了基于“神经网络＋模糊专家系统”分级诊断的航空发动机智能故障诊断系统结构及其关键技术解决方案。神经网络通过对部分关键飞行参数数据进行处理，实现系统部件级的初级故障诊断，确定故障发生的大致范围；模糊专家系统结合初级诊断结果和其他数据实现二级诊断，完成深层次故障的精确定位。该系统结构利用了神经网络长于数值计算、诊断精度高和模糊专家系统知识表达明确的优点，降低了各自构造的复杂性，提高了诊断精度；同时将飞行参数与故障报文相互验证，也一定程度上降低了虚警率。其次，本文采用三层BP神经网络建立了初级诊断模型并采用遗传算法对网络初始化权值和阈值进行全局优化，提高了训练效率，通过算法仿真和结果分析验证了该方法的有效性。重点完成了基于模糊逻辑推理的二级诊断专家系统中模糊规则库模块分层树型结构设计和多规则方法表示、模糊推理机模块基于深度优先的正反向混合推理算法和不确定性计算方法的设计与实现以及故障征兆提取模块的方法实现。最后，本文在VC环境下编码实现了航空发动机智能故障诊断系统验证软件，并选取发动机典型故障模式和部分实际故障样本数据进行了系统测试。通过对测试结果的分析，验证了本文研究成果的正确性。