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根据【关键词:主成分分析,支持向量机,特征提取,曲线离散,点云分割,误差分析】搜索到相关结果 4 条
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航空面齿轮磨削碟形砂轮修整方法及误差分析
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作者:
王延忠
钟扬
侯良威
兰州
赵洪铺
来源:
航空动力学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
砂轮修整
误差补偿
渐开线
面齿轮
误差分析
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描述:
根据面齿轮专用磨齿机的机械结构,提出了偏置曲线修整方法,设计了砂轮修整装置,并运用VERICUT软件进行修整加工仿真.推导了含各类修整误差情况下面齿轮的齿面方程表达式,并运用MATLAB软件生成了齿面误差云图,为修整过程的误差补偿提供了理论参考.最后进行了磨削及检测试验,将检测结果与误差云图对比,分析可能产生这种误差的原因,并在修整过程中进行误差补偿,使齿面最大法向误差值减少了31.14%,面齿轮齿形精度得到了提高.
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航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术
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作者:
林桐
陈果
张全德
王洪伟
陈立波
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
灵敏度分析
滚动轴承
特征融合
状态评估
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描述:
针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析;在此基础上,将所提方法与主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计方法相比较;最后,进行了轴承疲劳加速试验,将所提融合方法应用于航空滚动轴承状态监测。试验表明:相比于主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计,基于标准化欧氏距离的融合值的故障灵敏度更高;其对不同类型、不同阶段的航空滚动轴承故障更加灵敏,相比于有效值更适合作为航空滚动轴承状态监测的指标。
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基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策
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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
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描述:
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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基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
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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
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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。