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根据【关键词:
性能预测,航空发动机,剩余寿命,深度学习
】搜索到相关结果
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关键词
基于多变量多步CNN的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
曹越
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
剩余寿命
端对端预测
状态参数
描述:
针对
航空发动机
状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题,提出多变量多步卷积神经网络用于
航空发动机
剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本,连续的剩余寿命值
融合注意力和多尺度特征的
航空发动机
缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
航空发动机
的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的
航空发动机
缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出了一种融合注意力和多尺度特征的
航空发动机
缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。首先,针对
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
基于深度学习的
航空发动机
磨损部位识别方法
作者:
苗慧慧
曹桂松
孙智君
康玉祥
马佳丽
陈果
来源:
润滑与密封
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
一维卷积残差网络
能谱分析
深度学习
磨损
描述:
针对
航空发动机
润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多,靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题,提出一种基于深度学习的
航空发动机
润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元
基于深度学习的
航空发动机
磨损部位识别方法
作者:
苗慧慧
曹桂松
孙智君
康玉祥
马佳丽
陈果
来源:
润滑与密封
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
一维卷积残差网络
能谱分析
深度学习
磨损
描述:
针对
航空发动机
润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多,靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题,提出一种基于深度学习的
航空发动机
润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元
融合注意力和多尺度特征的
航空发动机
缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
航空发动机
的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的
航空发动机
缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出了一种融合注意力和多尺度特征的
航空发动机
缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。首先,针对
基于深度学习的
航空发动机
涡轮叶片自动射线检测技术研究
作者:
王栋欢
肖洪
吴丁毅
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
涡轮叶片
射线图像
深度学习
射线检测
缺陷检测
描述:
一直以来,
航空发动机
涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响,有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题,针对
航空发动机
涡轮叶片射线图像,基于
基于SW/YOLO模型的
航空发动机
叶片损伤实时检测
作者:
何宇豪
曹学国
刘信良
蒋浩坤
王静秋
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
实时检测
叶片损伤
深度学习
目标检测
孔探检测
描述:
孔探检测技术是
航空发动机
叶片损伤检测的主要手段,但目前依赖人工操作,耗时耗力。本文提出了一个孔探视频检测的SW/YOLO模型,该模型包括输入端、主干网络、颈部网络、头部网络4个模块。首先,在主干网
基于深度学习的
航空发动机
涡轮叶片自动射线检测技术研究
作者:
王栋欢
肖洪
吴丁毅
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
涡轮叶片
射线图像
深度学习
射线检测
缺陷检测
描述:
一直以来,
航空发动机
涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响,有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题,针对
航空发动机
涡轮叶片射线图像,基于
基于多尺度融合预测模型的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
刘纳川
郭建胜
张晓丰
余稼洋
解涛
来源:
兵器装备工程学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
静态协变量编码器
分位数
剩余寿命
LSTM神经网络
多头注意力机制
门控残差机制
描述:
针对大多数基于数据驱动的
航空发动机
剩余寿命预测方法未细分其退化过程与复杂输入数据之间的关系,无法准确识别和提取关键特征的问题。提出一种基于多尺度融合预测模型(MSF)的
航空发动机
剩余寿命预测方法。该
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