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根据【关键词:支持向量机,BP神经网络,压气机叶片,X射线衍射法,残余应力】搜索到相关结果 30 条
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数据驱动的飞机引气系统故障诊断技术研究
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作者:
吉昱玮
来源:
南京航空航天大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
支持向量机
BP神经网络
故障诊断
粒子群算法
飞机引气系统
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描述:
数据驱动的飞机引气系统故障诊断技术研究
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航空发动机叶片加工过程检测方法研究
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作者:
李婷婷
高晓斐
刘晓晨
来源:
航空精密制造技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
涡轮叶片
压气机叶片
测量精度和效率
检测设备
检测方案
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描述:
本文通过分析航空发动机叶片不同加工过程的特性公差要求,根据不同测量设备系统精度、功能特点,总结出一种比较合理的叶片工艺检测方案,能够基本解决叶片测量精度要求与测量效率之间的矛盾,同时指出涡轮叶片气膜孔、空心叶片内腔尺寸的高效检测技术有待发展。
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航空发动机叶片加工过程检测方法研究
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作者:
李婷婷
高晓斐
刘晓晨
来源:
航空精密制造技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
涡轮叶片
压气机叶片
测量精度和效率
检测设备
检测方案
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描述:
本文通过分析航空发动机叶片不同加工过程的特性公差要求,根据不同测量设备系统精度、功能特点,总结出一种比较合理的叶片工艺检测方案,能够基本解决叶片测量精度要求与测量效率之间的矛盾,同时指出涡轮叶片气膜孔、空心叶片内腔尺寸的高效检测技术有待发展。
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航空压气机叶片增材修复最优热输入分析
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作者:
龚淼
戴士杰
王志平
王立文
来源:
焊接学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
数值分析
压气机叶片
热输入
增材修复
传热建模
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描述:
.结果表明,试验结果与理论模型吻合度较好,验证了理论方法的有效性.对于1 mm厚度的超薄压气机叶片的增材修复,采用研究得到的焊接参数,可达到最优热输入率,实现较好的增材形貌和增材修复效果.
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基于SVM理论的航空发动机飞行数据可视化建模
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作者:
闫锋
吕双祺
来源:
科技创新与应用
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
航空发动机
排气温度基线
数据可视化
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描述:
使用飞行数据,利用支持向量机(SVM)理论对航空发动机排气温度基线(EGT)进行建模,通过基于K-CV交互检验法对模型参数进行优化,采用最优惩罚参数c和核函数参数g对航空发动机排气温度(EGT)基线进行回归器训练,得到最佳性能的回归预测模型。然后计算EGT基线预测值,进而得到EGT值的偏差量,并实现偏差量变化趋势的可视化。偏差量作为航空发动机性能监视和故障诊断的主要依据,通过对偏差量以及偏差量的变化趋势分析,可以判断航空发动机的健康状况和性能趋势,对使用和维护发动机提供重要的依据。最后利用MATLAB软件完成用户界面和航空发动机性能参数数据可视化软件的开发。
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基于动态时间规划和支持向量机的飞机机动动作识别方法
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作者:
王志刚
杨宁
米禹丰
来源:
飞机设计
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
机动动作识别
机动动作分析
动态时间规划
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描述:
提出了一种对飞机试飞和试验数据中标准机动动作的识别方法,对飞行历史数据中的目标机动动作进行精确地检测提取。先应用动态规划的方法,在海量数据中使用动作模板初步匹配目标数据,再通过支持向量机精确识别目标,最后使用真实的飞行数据对所设计的机动动作识别方法进行了试验。结果表明,基于动态时间规划和支持向量机方法的动作识别结果准确率高、计算速度快,且数据解耦性强,具有很好的工程应用前景。
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相山火山盆地航空伽马能谱数据异常提取及识别方法研究
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作者:
杨栋才
来源:
东华理工大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
支持向量机
异常提取
分形
航空伽马能谱
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描述:
相山火山盆地航空伽马能谱数据异常提取及识别方法研究
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辊弯成形圆弧钢管拱平面内稳定及设计研究
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作者:
黎世源
来源:
华南理工大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
辊弯成形
有限元模拟
残余应力
弹塑性分析
稳定承载力
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描述:
辊弯成形圆弧钢管拱平面内稳定及设计研究
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基于遗传-Bp神经网络的航空发动机气路故障诊断研究
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作者:
朱涛
张栋善
来源:
中阿科技论坛(中英文)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
BP神经网络
故障诊断
航空发动机气路
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描述:
文章概述了BP神经网络结构,分析了BP神经网络内部的故障检测运算方式,进而研究了BP神经网络在航空发动机气路故障诊断中的具体应用,希望可以为相关人员提供参考。
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基于ABC-BP神经网络的航空发动机故障诊断方法研究
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作者:
朱涛
来源:
电子制作
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
ABC
航空发动机
BP神经网络
故障诊断
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描述:
航空航天领域是国家科技发展的重点创新项目,航空发动机是航天飞机的动力保障系统,其故障诊断研究一直处于重要的研究地位,运用ABC-BP神经网络的诊断模型构建,是目前正在发展创新的诊断方法。本文首先对ABC-BP神经网络与航空发动机诊断模型简要概述;其次,对ABC-BP神经网络在航空发动机故障诊断中存在的不足综合分析;最后,针对ABC-BP神经网络在航空发动机故障诊断中的优化应用提出合理性建议。