模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析

作者： 林华显.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器学习   工作负荷   生理信号   深度学习   航空安全  

描述： 模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析

模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析

作者： 林华显.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 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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基于机器学习的民航信息岗工作负荷预测研究

作者： 李华锋     辜汝桐     吴东岳   来源： 民航管理 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   工作负荷   相似日   民航信息岗  

描述： 民航的信息收集和分析工作是确保航班安全高效运行的重要组成部分，但目前对于该岗位的工作负荷缺乏一种定量、系统的评价与预测方法。本文以航行情报工作中的航行通告岗位为例，基于机器学习构建工作负荷

生理信号监测在飞行员抗荷能力训练中的应用

作者： 秦聪聪     李心航     李曦     王永春     李卓   来源： 空军军医大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 医务监督   飞行员   生理信号   抗荷训练   抗荷动作  

描述： 飞行员在驾驶高性能战斗机时常常受到持续高加速度负载，这对飞行员抗荷能力要求较高，飞行员必须经过系统的抗荷能力训练以应对这一负荷，抗荷能力不足极易发生黑视或意识丧失，威胁飞行员生命安全。抗荷训练是飞行人员的必修科目，随着各种无创生理监测设备的应用，对飞行员抗荷训练进行医务监督，对提高训练效果、预防损伤等有重要指导意义。本文将以飞行员抗荷训练为背景，解读心率、血压、血氧、呼吸机能、肌电肌力等生理参数在抗荷训练过程中的意义，对医务监督和抗荷训练的具体应用、未来发展及目前存在的问题进行梳理，旨在为飞行员科学高效的抗荷训练提供理论依据，为抗荷训练及飞行员生理变化等相关研究提供参考。

基于多模态生理信号的飞行员情绪识别系统研究

作者： 黄宇豪.   来源： 电子科技大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 情绪识别   卷积神经网络   生理信号   系统开发   可穿戴  

描述： 基于多模态生理信号的飞行员情绪识别系统研究

基于多模态生理信号的飞行员情绪识别系统研究

作者： 黄宇豪.   来源： 电子科技大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 情绪识别   卷积神经网络   生理信号   系统开发   可穿戴  

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基于极限梯度提升的完美匹配单层智能算法实现航空瞬变电磁问题高效吸收

作者： 冯乃星     王欢     朱子贤     董纯志     李宏杨     张玉贤     杨利霞     黄志祥   来源： 物理学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 时域有限差分   完美匹配单层   机器学习   极限梯度提升  

描述： 机器学习模型,因此它在模型训练的稳定性和轻量级方面具有显著的优势.最后,通过对航空瞬变电磁应用进行三维数值模拟,验证了该方法的有效性和稳定性.该模型不仅在精度、效率和问题复杂性方面具有优势,而且还可以成功地集成到时域有限差分求解器中,解决低频航空瞬变电磁问题.

航空发动机导管CNC弯曲回弹智能预测及补偿系统开发与应用

作者： 王睿乾     潘林     童志远     张建国     涂泉     刘伟   来源： 航空制造技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 回弹   机器学习   遗传算法(GA)   导管   智能系统  

描述： 弯曲工艺试验，获得了涵盖不同管径、壁厚、相对弯曲半径和弯曲角度的回弹数据。通过机器学习和遗传算法建立了导管CNC弯曲回弹预测模型，经遗传算法优化后，模型预测误差分布区间由[–0.741°，0.771

机器学习在航空发动机钛合金研究中的应用进展

作者： 弭光宝     孙圆治     吴明宇     李培杰   来源： 航空制造技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 合金成分优化   性能预测   机器学习   主动学习   航空发动机钛合金  

描述： 设计难度极大。基于Mo当量和密度泛函等传统设计已不能满足未来需求，机器学习成为一种可行且高效的理论工具。本文在介绍钛合金机器学习基本原理和方法的基础上，综述通过机器学习实现航空发动机钛合金成分设计及

一种面向航空母舰甲板运动状态预估的鲁棒学习模型

作者： 王可     徐明亮     李亚飞     姜晓恒     鲁爱国     李鉴   来源： 自动化学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   航空母舰   鲁棒性   仿真验证   甲板运动预估  

描述： 航母甲板在风、浪、流等因素影响下做六自由度不规则运动,影响舰载机着舰精度.航母甲板运动预估与补偿是自动着舰系统的重要功能之一,也是提高舰载机着舰安全性与成功率的关键技术之一.为此,提出一种面向甲板运动预估的鲁棒学习模型,通过基本构建单元自适应演化出复杂学习系统.构建单元的训练采用非梯度的伪逆学习策略,提高了训练效率,简化了学习控制超参数调优;构建单元的架构设计采用数据驱动的策略,简化了架构超参数调优;采用图拉普拉斯正则化方法提高了模型对噪声和意外扰动的鲁棒性.通过某型航母在中等海况条件下以典型航速巡航时的仿真实验,验证了所提方法在甲板纵摇、横摇以及垂荡运动预估问题中的有效性及鲁棒性.