飞机货舱可燃物燃烧火灾多参数联合探测技术研究

作者： 王茂华   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 温度   遗传算法   BP神经网络   蓝光散射   红外光散射   背景消除法  

描述： 飞机货舱可燃物燃烧火灾多参数联合探测技术研究

航空薄壁件切削加工变形预测及参数优化

作者： 董建.   来源： 西安工业大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遗传算法   ABAQUS   BP神经网络   隔框类薄壁件   装夹布局   铣削参数  

描述： 航空薄壁件切削加工变形预测及参数优化

航空活塞发动机的层次熵权性能评价方法

作者： 徐劲松     陈科中     刘保含   来源： 航空动力学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 熵权法   层次分析法   BP神经网络   航空活塞发动机   GA   性能衰退  

描述： 针对航空活塞发动机多目标、多准则的性能评价问题，采用层次分析法和熵权法将其转化为单目标、多层次的评价，建立不同工况下的性能指标、权重分配和评价体系。用遗传算法BP(back propagation)神经网络（GA-BP）模型对其性能衰退状态进行计算判定，并结合实验与仿真，验证了该性能评价体系的正确性。以喷油孔异常导致发动机性能异常衰退为案例，从燃烧的角度探究其性能衰退出现的机理。结果表明：当发动机零部件出现异常时，层次熵权性能评价方法能较好地反映发动机当前的性能状态，可对其安全性做出准确判断；且GA-BP计算模型的平均绝对百分比误差比BP、RBF(radial basis function)、Elman模型分别减小了3.520 8%、0.702 7%、3.785 4%，具有较高的精确性。

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

作者： 黄奇   徐月芳   来源： 航空计算技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 组合预测算法   Squares   Support   BP神经网络   民航收益管理   LS   SVM)   最小二乘支持向量机(Least   Machines   Vector  

描述： 利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益。结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高。支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力。组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作。

航空发动机温度传感器故障分析

作者： 向智大   来源： 中国民航大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   BP神经网络   隔离   重构   检测   温度传感器   GA   故障  

描述： 航空发动机温度传感器故障分析

面向大型航空构件形/性控制的局部控流和模具控温模锻工艺研究

作者： 姜静   来源： 华中科技大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 模具控温方法   遗传算法   BP神经网络   模锻   飞机起落架   数值模拟   主应力法   局部控流方法  

描述： 面向大型航空构件形/性控制的局部控流和模具控温模锻工艺研究

航空发动机温度传感器故障分析

作者： 向智大   来源： 中国民航大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   BP神经网络   隔离   重构   检测   温度传感器   GA   故障  

描述： 航空发动机温度传感器故障分析

面向大型航空构件形/性控制的局部控流和模具控温模锻工艺研究

作者： 姜静   来源： 华中科技大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 模具控温方法   遗传算法   BP神经网络   模锻   飞机起落架   数值模拟   主应力法   局部控流方法  

描述： 面向大型航空构件形/性控制的局部控流和模具控温模锻工艺研究

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

作者： 黄奇   徐月芳   来源： 航空计算技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 组合预测算法   Squares   Support   BP神经网络   民航收益管理   LS   SVM)   最小二乘支持向量机(Least   Machines   Vector  

描述： 利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益。结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高。支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力。组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作。