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根据【关键词:
发动机调控,支持向量机,航空发动机,预测,预测模型,性能衰退
】搜索到相关结果
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(2)
中山大学
(2)
机械
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关键词
基于
支持向量机
的
航空发动机
性能衰退
预测模型
研究
作者:
吕强
李龙
王永声
来源:
航空维修与工程
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
发动机调控
支持向量机
航空发动机
预测
预测模型
性能衰退
描述:
基于
支持向量机
的
航空发动机
性能衰退
预测模型
研究
基于
支持向量机
的飞机重着陆
预测模型
作者:
常文兵
张佳宁
周晟瀚
来源:
飞机设计
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
重着陆
飞参数据
预测模型
描述:
研究以建立一种重着陆
预测模型
为目的,筛选飞机着陆过程中部分飞参数据,有针对性地提出一套飞参数据处理与分析方法,基于处理后的飞参数据建立一种
支持向量机
的重着陆
预测模型
,通过特征选取与参数优化,对
水洗对
航空发动机
性能影响分析
作者:
房丽瑶
付尧明
徐星辰
来源:
机械
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
性能衰退
水洗
描述:
了积垢对
航空发动机
性能的影响。然后,运用插值函数Spline将水洗点通过一条平滑的曲线连接起来,研究分析了水洗对因积垢导致发动机
性能衰退
的作用并得出结论。最后对水洗时机做了简易评估。
基于EMD和PSO-SVM的通用航空飞机燃油流量
预测
作者:
马玉猛
来源:
滨州学院学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
预测
燃油流量
粒子群算法
经验模态分解
描述:
提出了一种EMD与SVM的组合
预测模型
,对通用航空飞机燃油流量进行
预测
。首先对数据缺失值与异常值进行处理,应用经验模态分解算法对燃油流量数据进行分解,得到各分量IMF,然后采用
支持向量机
对每一个分量
基于改进EMD的排气温度裕度
预测
作者:
戴邵武
陈强强
丁宇
来源:
兵器装备工程学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
排气温度裕度
预测
经验模态分解
回归
描述:
的
预测模型
;最后将所得的各分量的
预测
结果综合以得到EGTM的
预测
结果。以某
航空发动机
EGTM数据验证来所提方法的有效性,结果表明,相比于传统的
预测
方法,RMSE与MAE降低至2.024、1.603,有效提高了回归精度。
基于随机维纳过程的
航空发动机
性能衰退
研究
作者:
赵洪利
张猛
来源:
推进技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
维纳过程
航空发动机
严酷度因子
发动机排气温度裕度
性能衰退
描述:
)算法结合贝叶斯定理,对模型参数求解,最终得到了基于
性能衰退
的发动机平均下发间隔。研究结果表明,在严酷度因子为1.2696的使用条件下,某型号
航空发动机
性能衰退
平均下发间隔为8219循环;基于该模型
预测
的发动机平均下发间隔与厂商建议的下发时间之间的误差仅为1.7%。
航空发动机
液压管路疲劳寿命
预测模型
研究
作者:
闫国华
杜豪
刘勇
刘中华
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路
航空发动机
预测模型
疲劳寿命
描述:
为较为准确地评估
航空发动机
液压管路的疲劳寿命,提出一种疲劳寿命
预测模型
。该模型重点计算一个循环周期内载荷对液压管路造成的损伤,在此基础上,建立液压管路危险点处的应力与疲劳寿命之间的解析关系式。将该
航空发动机
液压管路疲劳寿命
预测模型
研究
作者:
闫国华
杜豪
刘勇
刘中华
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路
航空发动机
预测模型
疲劳寿命
描述:
为较为准确地评估
航空发动机
液压管路的疲劳寿命,提出一种疲劳寿命
预测模型
。该模型重点计算一个循环周期内载荷对液压管路造成的损伤,在此基础上,建立液压管路危险点处的应力与疲劳寿命之间的解析关系式。将该
不确定条件下
航空发动机
大修周期
预测
方法
作者:
陈振
贾晓亮
来源:
计算机集成制造系统
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
大修周期
预测
不确定条件
描述:
针对
航空发动机
零部件损坏形式、损坏程度以及维修差错等不确定性因素导致大修周期难以准确
预测
的问题,提出一种融合计划评审技术和蒙特卡洛仿真进行
航空发动机
大修周期
预测
的方法。对
航空发动机
大修周期不确定性
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
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