关键词
基于迁移学习的飞机线束模板图纸识别模型研究
作者: 周文举     朱一丁     杨庆华     朱喜     王长法   来源: 信阳师范学院学报(自然科学版) 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 线束模板图纸   卷积神经网络   航空电气线路互联系统(EWIS)   16网络   VGG   迁移学习  
描述: 针对航空电气线路互联系统(EWIS)线束模板图纸在更改时的识别与分类问题,设计了一种基于迁移学习的飞机线束模板图纸内容分类方法。由现有的线束模板图纸建立线束模板图纸元素数据集,选定VGG-1
基于视觉Transformer飞行员姿态估计
作者: 吴红兰     刘豪     孙有朝   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   智能驾驶舱   民用飞机   飞行员姿态估计   自注意力   可解释性  
描述: 飞行员姿态(ViTPPose)估计模型,该模型在卷积神经网络(CNN)主干网络末端使用包含多层编码层的双支路Transformer模块,编码层联合Transformer和空洞卷积,在增大感受野的同时捕捉
基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究
作者: 仵晨伟.   来源: 西安理工大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   特征融合   卷积神经网络   目标检测   深度学习   航空遥感图像  
描述: 基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究
基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究
作者: 仵晨伟.   来源: 西安理工大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   特征融合   卷积神经网络   目标检测   深度学习   航空遥感图像  
描述: 基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究
基于自适应遗传优化神经网络的航空装备故障诊断
作者: 王成刚     张大为     李建海   来源: 电子测量技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 故障诊断   飞行控制盒   神经网络   自适应遗传算法   电气控制盒  
描述: 针对改进反向传播神经网络在航空装备故障诊断中存在的缺陷和不足,将自适应遗传算法与改进反向传播算法相结合构成混合算法用以训练人工神经网络。以改进反向传播神经网络的初始权值空间为切入点,利用改进遗传操作
基于BiGRU-Attention改进的航空设备故障知识图谱构建
作者: 陈勇刚     刘康妮     王帅   来源: 航空学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   双向门控循环神经网络   故障诊断   航空设备故障   知识图谱  
描述: 针对航空设备故障数据量庞大且传统故障诊断方法低效的问题,利用知识图谱技术构建高性能图数据库来替代传统民机所用的关系数据库以提高故障诊断决策效率,并通过一种以注意力机制(Attention)结合
基于改进LSTM的航空发动机气路参数预测方法
作者: 马帅     吴亚锋     郑华     缑林峰   来源: 测控技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   性能参数预测   特征注意力机制   LSTM网络   故障诊断  
描述: 以航空燃气涡轮发动机气路故障诊断为导向,提出了一种用于发动机气路参数预测的特征注意力增强型长短时记忆网络(Feature Attention Enhanced Long Short-Term
飞机电源系统故障诊断方法综述及发展趋势
作者: 赖思齐     陈桂鹏     颜佳佳     卿新林   来源: 航空工程进展 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 故障诊断   电源系统   多电飞机   电力电子   故障模式  
描述: 导致飞机电源系统结构的复杂化,对飞机的可靠性、安全性、测试性和维修性提出了更高的要求,研究飞机电源系统的故障诊断技术具有重要意义。本文首先介绍了飞机电源系统的组成结构和各自功能,概述了飞机电源系统
一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
作者: 吕卫民     孙晨峰     任立坤     赵杰     李永强   来源: 兵工学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 轻量级梯度提升机   注意力机制   航空发动机   故障诊断   时间卷积神经网络  
描述: 长时间工作在高温高压、强振动等恶劣气路环境下的航空发动机经常面临部件疲劳、腐蚀和性能退化的问题,且其故障诊断时序逻辑性不强、故障参数耦合较深等特点十分明显,为此提出一种基于时间卷积神经网络
基于频域特征的航空轴承智能诊断
作者: 李宏宇     苏越     陈康     王俨剀   来源: 航空动力学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   滚动轴承   故障诊断   双向循环长短期记忆网络   神经网络  
描述: 针对航空发动机滚动轴承的故障诊断,提出一种基于频域特征的故障诊断模型。将原始振动信号进行包络解调预处理,仅取每段数据处理后的512个点作为故障特征,将其作为双向循环长短期记忆网络(BiLSTM)模型
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