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- 基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 陆扬 来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 深度学习 民航安全 文本分析
- 描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。
- 飞机结构健康监测技术发展研究
- 作者： 刘雪蓉 曹贺 张宝珍 来源： 计测技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 结构预测与健康管理 数字孪生 先进传感器 深度学习 飞机 结构健康监测
- 描述： Fighter, JSF）上的典型应用。指出飞机结构健康监测技术正向智能化方向发展；未来需要重点研究传感器网络的智能诊断技术、复杂环境下的SHM技术、基于结构健康监测的健康管理技术、智能材料/结构健康监测技术，并将深度学习、数字孪生等前沿技术应用于航空领域，以推动我国飞机结构健康监测技术发展。
- 基于SW-YOLO模型的航空发动机叶片损伤实时检测
- 作者： 何宇豪 曹学国 刘信良 蒋浩坤 王静秋 来源： 推进技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 实时检测 叶片损伤 深度学习 目标检测 孔探检测
- 描述： 较小损伤区域的检测，如烧蚀损伤，平均精度提高了8.1%。最后，通过与YOLOv5,Faster R-CNN,SSD模型的对比实验，结果表明SW-YOLO模型的平均精度均值分别提高了7%,6.2%,6.3%，检测速度满足实时检测需求，有利于提高航空发动机孔探检测的自动化和智能化水平。
- 基于迁移学习和改进Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测
- 作者： 周绍鸿 方新建 刘鑫怡 张潆丹 严盛 来源： 机电工程技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像 目标检测 RCNN 深度学习 Faster 迁移学习
- 描述： ResNet50替代原Faster-RCNN的VGG16特征提取网络，更好地利用深层次的语义信息，在此基础上结合FPN网络，并对原Faster-RCNN的9种锚框增加为15种锚框，通过融合多尺度特征图以
- 基于Transformer的飞机状态预测
- 作者： 王经纬 高艳鹍 宋澣兴 刘一非 来源： 计算机工程与设计 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习 状态分类 气动力建模 多任务 大迎角 非定常气动力 时序预测
- 描述： 在非定常气动力下，为防止飞机进入危险状态，通过建模进行状态预测，是保障飞行安全的重要手段，传统方法建模过程复杂、工程化难度大且普适性不强。为更好解决大迎角下飞行状态预测，使用基于深度学习的时序
- 不确定环境下的航空发动机装配线适应性调度方法
- 作者： 王怡琳 刘鹃 乔非 张家谔 来源： 控制与决策 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 调度规则 航空发动机装配 适应性调度 深度学习 扰动识别 门控循环神经网络
- 描述： 航空发动机装配是航空发动机制造过程的关键环节,其工序多,流程复杂,生产过程中扰动频发,如装配时间波动、不合格返工等.针对不确定环境下的航空发动机装配线的调度问题,提出一种基于门控循环神经网络(GRU)的适应性调度方法.该调度方法包含扰动识别和调度规则调整两个部分:扰动识别模块以滑动时间窗口为周期,利用GRU神经网络进行渐近型扰动的识别;调度规则调整模块以扰动识别的结果为触发,通过构建基于GRU神经网络的调度规则决策模型,输出适配当前生产状态的新的调度规则,用以指导生成更新的调度方案.最后,以某航空发动机装配线为研究案例,对所提出适应性调度方法进行验证分析.对比实验结果表明,所提出方法能够有效提升装配线的设备利用率、日均生产率等性能.
- 基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究
- 作者： 仵晨伟. 来源： 西安理工大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 特征融合 卷积神经网络 目标检测 深度学习 航空遥感图像
- 描述： 基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究