关键词
飞机完好率预测仿真研究
作者: 孙璐璐   滕曰   黄锐   来源: 兵器装备工程学报 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   支持向量机   时间序列预测   飞机完好率   神经网络  
描述: 利用飞机完好率时间序列特性,建立了NAR神经网络模型和基于不同核函数的3种支持向量机模型对平时状态下的飞机完好率变化趋势进行建模、训练和预测;运用Matlab仿真软件进行试验验证,结果表明:支持向量机模型具有较好的拟合效果,预测精度优于NAR神经网络模型,基于RBF核函数的支持向量机预测准确率相对较高。两种预测模型相比于部队现行的预测方法均具有更高的准确度和可靠度。
数字孪生及其在航空航天中的应用
作者: 孟松鹤   叶雨玫   杨强   黄震   解维华   来源: 航空学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   数字孪生   飞行器   模型更新   维护  
描述: 。本文分析说明了数字孪生体相比一般的模拟模型,具有集中性、动态性和完整性的突出特点。数字孪生的发展需要复杂系统建模、传感与监测、大数据、动态数据驱动分析与决策和数字孪生软件平台技术的支撑。在航
飞机完好率预测仿真研究
作者: 孙璐璐   滕曰   黄锐   来源: 兵器装备工程学报 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   支持向量机   时间序列预测   飞机完好率   神经网络  
描述: 利用飞机完好率时间序列特性,建立了NAR神经网络模型和基于不同核函数的3种支持向量机模型对平时状态下的飞机完好率变化趋势进行建模、训练和预测;运用Matlab仿真软件进行试验验证,结果表明:支持向量机模型具有较好的拟合效果,预测精度优于NAR神经网络模型,基于RBF核函数的支持向量机预测准确率相对较高。两种预测模型相比于部队现行的预测方法均具有更高的准确度和可靠度。
基于数据驱动的民机运行风险评估研究
作者: 严晓婧   来源: 南京航空航天大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 数据驱动   长短期记忆网络   寿命预测   支持向量机模型   民机运行风险  
描述: 基于数据驱动的民机运行风险评估研究
基于数据的航空发动机故障诊断及寿命预测方法研究
作者: 杜方舟   来源: 南京航空航天大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 基线计算   数据驱动   寿命预测   故障诊断   发动机监控  
描述: 基于数据的航空发动机故障诊断及寿命预测方法研究
基于多特征提取和Stacking集成学习的航空发动机余寿预测
作者: 张一鸣   刘晓锋   来源: 第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛 年份: 2022 文献类型 : 会议论文 关键词: 数据驱动   集成学习   特征提取   寿命预测   深度学习  
描述: 基于多特征提取和Stacking集成学习的航空发动机余寿预测
基于非线性Wiener过程的航空发动机退化建模与剩余寿命智能预测方法研究
作者: 孙婷   许勇   来源: 第十八届全国非线性振动暨第十五届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议(NVND2021) 年份: 2021 文献类型 : 会议论文 关键词: 数据驱动   时间序列   退化建模   剩余寿命   深度学习  
描述: 基于非线性Wiener过程的航空发动机退化建模与剩余寿命智能预测方法研究
基于多模型融合的航空电子产品故障预测方法
作者: 文佳   梁天辰   陈擎宙   钱东   来源: 电讯技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆(LSTM)神经网络   数据驱动   航空电子产品   多模型融合   故障预测  
描述: 时序信息记忆问题与小样本条件下数据驱动模型训练过拟合问题;采用Adaboosting算法计算模型权重,并基于实时数据动态调整,以滤除复杂机载环境应力引入的预测误差,解决多模型融合的性能差异问题。最后,采用
基于数据驱动模型的航空发动机剩余寿命预测研究
作者: 王晓鹏.   来源: 陕西理工大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 数据驱动   注意力机制   循环神经网络   剩余寿命预测   平均回归特征  
描述: 基于数据驱动模型的航空发动机剩余寿命预测研究
运输航空数据驱动安全管理探究
作者: 曹东     杨克皎     蒙彦晖     张卫东   来源: 民航学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 数据驱动   安全数据   安全管理   TEM模型   数据源  
描述: 数据驱动安全管理。本文首先通过收集某航空公司现有安全管理的各项安全数据进行研究,从中筛选出6种主要的数据源;其次,通过TEM模型等3种模型对安全数据进行分类分析,形成对公司安全管理中遇到问题的诊断;最后,根据航空公司现有体系运行的特点提出合理化的安全管理建议,提升航空公司安全管理的水平。
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