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根据【关键词:
动态评估模型,航空发动机,寿命预测,多传感器
】搜索到相关结果
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机械强度
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关键词
航空发动机
健康状况
动态评估模型
与
寿命预测
作者:
戴伟均
来源:
中国新技术新产品
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
动态评估模型
航空发动机
寿命预测
多传感器
描述:
航空发动机
健康状况
动态评估模型
与
寿命预测
一种用于
航空发动机
RUL预测的推理网络模型
作者:
韩光洁
史国华
缑林峰
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
LSTM网络
航空发动机
寿命预测
描述:
剩余使用
寿命预测
对于
航空发动机
的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于注意力机制的
航空发动机
剩余使用
寿命预测
模型.利用
一种用于
航空发动机
RUL预测的推理网络模型
作者:
韩光洁
史国华
缑林峰
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
LSTM网络
航空发动机
寿命预测
描述:
剩余使用
寿命预测
对于
航空发动机
的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于注意力机制的
航空发动机
剩余使用
寿命预测
模型.利用
基于堆叠稀疏自编码神经网络的
航空发动机
剩余
寿命预测
方法研究
作者:
刘康
肖娜
来源:
计算机测量与控制
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
BP神经网络
寿命预测
堆叠自编码
描述:
基于堆叠稀疏自编码神经网络的
航空发动机
剩余
寿命预测
方法研究
某
航空发动机
燃气涡轮叶片低循环疲劳寿命研究
作者:
章的
钱正明
米栋
宣海军
赵勇铭
来源:
机械强度
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
涡轮叶片
寿命预测
试验设计
低循环疲劳
描述:
针对目前燃气涡轮叶片更多依赖于后期整机长试才能集中暴露设计不足的问题,以某型发动机燃气涡轮叶片为例,开展了燃气涡轮叶片低循环疲劳寿命研究。首先,在典型循环下开展燃气涡轮叶片应力应变分析,确定了该燃气涡轮叶片的主要失效模式是以应变疲劳控制的低循环疲劳破坏,根据线性损伤累积原理,预测了燃气涡轮叶片的低循环疲劳寿命。然后,创新的提出了一种在旋转试验台实现涡轮叶片低循环疲劳试验的设计方法,采用开环式电磁感应线圈加热叶片,通过热传导实现带温度梯度的燃气涡轮转子温度场,并根据应变等效原则,确定了燃气涡轮转子试验转速。试验结果表明,燃气涡轮叶片预测寿命在5倍寿命分散带以内,且部件试验叶片裂纹位置与整机试验结果吻合。
基于Bi-LSTM的
航空发动机
寿命预测
作者:
万晓凡
徐泽宇
张营
来源:
农业装备与车辆工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
寿命预测
优化
过拟合
神经网络
描述:
针对哪种类型神经网络对
航空发动机
剩余
寿命预测
结果更为准确的问题,采用对不同神经网络预测结果比较的方法,通过搭建双向长短时记忆网络预测模型的实验,对网络结构进行过拟合优化和对数据进行预处理后代入模型
基于堆栈自编码器和DeepAR的
航空发动机
剩余
寿命预测
作者:
李浩
王卓健
李哲
陈煊
李园
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
寿命预测
深度学习
预测模型
数据融合
描述:
针对现有
航空发动机
剩余
寿命预测
大多基于单点预测模式,不能准确给出预测结果置信区间的问题,提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先,堆栈自编码器通过无监督式深度学习对
基于改进差分时域特征和深度学习优化的
航空发动机
剩余
寿命预测
算法
作者:
高峰
曲建岭
袁涛
高峰娟
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
长短时记忆网络
寿命预测
深度学习
差分时域特征
描述:
实现
航空发动机
剩余寿命的准确预测对于保证飞行安全和提高维修效率具有重要意义,但现有的预测算法往往只是浅层结构,且对各传感器参数之间的相互关系缺乏关联性考虑,限制了对发动机参数信息的深度挖掘。在
基于非线性Wiener过程的
航空发动机
性能衰减建模与剩余
寿命预测
作者:
王玺
胡昌华
任子强
熊薇
来源:
航空学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
Wiener过程
航空发动机
寿命预测
性能衰减建模
条件期望最大化
描述:
基于非线性Wiener过程的
航空发动机
性能衰减建模与剩余
寿命预测
基于双通道模型的
航空发动机
剩余
寿命预测
作者:
车鲁阳
高军伟
付惠琛
来源:
空军工程大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
寿命预测
时间卷积网络
卷积长短时间记忆网络
多头注意力机制
描述:
针对现阶段
航空发动机
单一剩余使用
寿命预测
模型数据挖掘深度不足导致预测精度低的问题,提出一种双通道模型的预测方法。首先,构建双通道网络结构:通道一使用时间卷积网络,通过残差结构和空洞卷积使得网络具有
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