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机器学习,工作负荷,生理信号,深度学习,航空安全
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关键词
航空器爬升与下降阶段4D航迹预测
作者:
赵元棣
李科频
朱文心
来源:
科学技术与工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
4D航迹预测
循环神经网络
机器学习
航空运输
描述:
准确的4D航迹预测可以在冲突探测与解脱、航迹优化和空中交通流量管理等多个领域发挥重要作用。为提高预测的准确性,提出了基于
机器学习
的航空器4D航迹预测方法。首先,利用爬升阶段提取研究指标,构建
航空器爬升与下降阶段4D航迹预测
作者:
赵元棣
李科频
朱文心
来源:
科学技术与工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
4D航迹预测
循环神经网络
机器学习
航空运输
描述:
准确的4D航迹预测可以在冲突探测与解脱、航迹优化和空中交通流量管理等多个领域发挥重要作用。为提高预测的准确性,提出了基于
机器学习
的航空器4D航迹预测方法。首先,利用爬升阶段提取研究指标,构建
基于概率稀疏自注意力的航空发动机剩余寿命预测
作者:
王欣
黄佳琪
许雅玺
来源:
科学技术与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
概率稀疏自注意力
剩余寿命预测
描述:
航空发动机剩余寿命预测对其健康管理具有重要意义,针对长序列、多维度的航空发动机监测参数,提出一种基于概率稀疏自注意力(ProbSparse Self-Attention)的Transformer模型以实现航空发动机剩余寿命的准确预测。用ProbSparse Self-Attention取代原始Transformer中的常规自注意力机制,使得模型更关注时间序列中重要的时间节点,大幅缩减时间维度,减小了时间和空间复杂度;通过注意力层整合后的信息,进一步通过前馈神经网络层和卷积层,提取传感器的空间特征,编码层之间通过扩张因果卷积相连接,扩大了感受野,提高了模型对长序列信息的捕获能力。在新公开的N-CMAPSS数据集上验证算法,实验结果表明,相比于实验中的对比模型,所提模型的RMSE和Score值均有提升,推理速度也优于其他模型。
飞机风挡裂纹/破裂类事件统计及Bow-tie模型分析
作者:
刘俊杰
张晴
来源:
科学技术与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
风挡
事件分析
Bow
tie模型
航空安全
鸟击
描述:
为分析航空器风挡裂纹/破裂类事件的安全风险,收集
1
629份风挡裂纹/破裂类事件,对样本事件涉及故障状况、飞行阶段、故障原因等特征进行统计分析,确定风挡裂纹/破裂类事件的可能原因、潜在后果及其预防
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