关键词
飞机装配过程中工装应变监测及预测技术研究
作者: 姜昕彤   来源: 大连理工大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空装配   光纤光栅传感器   应变预测   支持向量机   复杂构件  
描述: 飞机装配过程中工装应变监测及预测技术研究
基于改进VMD的航空发动机转子故障特征融合方法研究
作者: 尚坤   来源: 河南工业大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 转子系统   支持向量机   变分模态分解   混合域特征集   等度规映射  
描述: 基于改进VMD的航空发动机转子故障特征融合方法研究
区域航空市场航线客流量预测研究
作者: 侯奎宇   来源: 华中科技大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 支持向量机   组合预测   区域航空市场   神经网络   航线客流量预测  
描述: 中长期预测模型和短期预测模型三部分构成;其四,论文对中长期预测模型和短期预测模型分别进行详细论述,中长期预测模型中,先对如何划分时间段和影响因素进行分析,然后使用由神经网络和支持向量机构成的组合预测来
基于支持向量机的航空常旅客数据挖掘
作者: 陈建湘   来源: 中山大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 支持向量机   预测   忠诚度   常旅客   数据挖掘  
描述: 奖励政策,从而采取相应的措施,吸引更多旅客,创造更大的收益,这是常旅客系统数据挖掘的意义。常旅客系统常用的数据挖掘方法有客户细分、关联销售、忠诚度分析等。本文以支持向量机数据挖掘方法和过程为指导,对航空
基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
作者: 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源: 中国科学:技术科学 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  
描述: 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.
基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
作者: 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源: 中国科学:技术科学 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  
描述: 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.
基于航空交流故障电弧标准的电弧仿真研究
作者: 孟驰华   马娅娜   韦清瀚   杨昌   来源: 测控技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   特性分析   模型优化策略   电弧标准   航空交流故障电弧  
描述: 随着飞机多电全电技术的迅猛发展,电力系统在飞机中的重要程度不断提升,而电弧故障是航空电力系统多发的一类电气故障,会引起飞机火灾,轻则烧毁线路,重则引起飞机坠毁。因此,航空交流故障电弧的研究对保障飞机电力系统的安全十分重要。针对传统航空交流故障电弧模型种类单一、难以准确模拟真实故障电弧的特点,基于航空交流故障电弧试验标准下点接触电极、点接触截断和松动接线柱试验中得到的故障电弧电压、电流特性进行分析后,提出模型改进方法,形成航空交流电弧仿真优化策略,从而涵盖所提航空交流电弧试验标准下的故障电弧特性。通过MATLAB/Simulink完成了电弧模型的搭建,对电弧数据及模型仿真结果进行特征量提取及比较,验证了航空交流故障电弧模型仿真策略和方法的有效性。
基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
作者: 杨阳   张建超   项洋   陆海鹰   来源: 航空动力学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 叶尖间隙   特征提取   机器学习   零维仿真   空气系统  
描述: 问题,通过机器学习模型对发动机工况参数进行特征提取,利用有效特征求解传热问题的边界,从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。机器学习模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%,叶尖间隙模型的验证误差为4.3%,得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律,计算耗时小于0.03s。
分数阶Fourier域低分辨雷达飞机回波的分形特性分析与目标分类
作者: 李秋生   谢晓春   朱红   吴倩媛   来源: 计算机应用研究 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   低分辨雷达   分形   分数阶Fourier变换   目标分类  
描述: 常规低分辨雷达体制下的目标分类与辨识是雷达目标识别领域的一个研究难点。研究表明,地、海、空等雷达杂波具有分形特性,不同类型目标会对回波分形特性产生不同的影响,但在强杂波背景下,回波的分形特性更多地表现为杂波的特性。作为一种非平稳信号分析工具,分数阶Fourier变换可以有效地获取目标回波信号的细节特征并充分抑制杂波,且具有快速算法。为此,立足于分形及其相关理论,拟从分数阶Fourier域对常规雷达飞机目标回波的分形特性进行分析,估计和分析其分形参数,并对分数阶Fourier域回波分形特征在飞机目标分类中的应用进行探讨。研究结果表明,在最优变换阶数下,分数阶Fourier域飞机目标回波具有显著的分形特性,且充分反映了目标的特性,分形测度分析可以揭示回波的动力学演化机制,且最优变换域回波分形特征可以有效用于飞机目标的分类和识别。
基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策
作者: 车畅畅   王华伟   刘伟   来源: 航空动力学报 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 运行安全   特征提取   维修等级决策   深度信念网络   状态监控  
描述: 和维修等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。
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