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根据【关键词:
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
基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
作者:
杨阳
张建超
项洋
陆海鹰
来源:
航空动力学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
叶尖间隙
特征提取
机器学习
零维仿真
空气系统
描述:
问题,通过
机器学习
模型对发动机工况参数进行特征提取,利用有效特征求解传热问题的边界,从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。
机器学习
模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%,叶尖间隙模型的验证误差为4.3%,得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律,计算耗时小于0.03s。
基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
作者:
杨阳
张建超
项洋
陆海鹰
来源:
航空动力学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
叶尖间隙
特征提取
机器学习
零维仿真
空气系统
描述:
问题,通过
机器学习
模型对发动机工况参数进行特征提取,利用有效特征求解传热问题的边界,从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。
机器学习
模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%,叶尖间隙模型的验证误差为4.3%,得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律,计算耗时小于0.03s。
基于改进DRSN的航空发动机故障风险预警模型
作者:
毛浩英
孙有朝
李龙彪
晏传奇
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
深度注意力机制
软阈值化
深度残差收缩网络
深度学习
故障风险预警
描述:
特征,实现软阈值化。结合长短时记忆神经网络层与多个隐层,改进DRSN模型,使用主成分分析重构特征与主元提取,累积可解释方差贡献率为93.7%。对潜在20种故障征兆识别、分类并预警,训练精确度为96.
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