全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
关键词
- 基于深度学习的航空器场面轨迹预测
- 作者： 李雪 何元清 胡耀 来源： 现代计算机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络 深度学习 轨迹预测
- 描述： 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础，在路由规划，风险预警，航班次序，重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点，对航空器场面历史数据进行分析和预处理，设定网络模型参数，构建轨迹预测模型，提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化，改进长短期记忆网络的隐藏层结构，实现对航空器场面轨迹的中期预测。
- 通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探
- 作者： 王翔 来源： 内燃机与配件 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习 训练飞行 异常检测
- 描述： 大型运输机发动机的健康管理研究较为广泛,相对于运输航空,针对通用航空领域以训练飞行为主的小型教练机发动机的异常检测技术还不够成熟。训练飞行具有飞行模式固定,起降频次较高,信息数据结构简单的特点,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。
- 基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
- 作者： 谢奇芳 来源： 中国地质大学(北京) 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 高分辨率遥感影像 卷积神经网络 深度学习 目标检测
- 描述： 基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
- 多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法
- 作者： 王兴 张晗 朱家正 林建波 杜朝辉 来源： 振动与冲击 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 多头注意力 航空轴承 故障诊断 深度学习
- 描述： 航空发动机运行速度高、工况变化大、结构复杂且干扰噪声大，导致微弱故障特征往往存在于多子空间中，目前基于数据驱动的诊断模型尚不足以可靠捕捉不同子空间中丰富的特征信息。针对上述问题，提出一种基于信号特征的多头注意力诊断方法(multi-head attention diagnosis method, MADM),可实现高速非平稳工况下航空轴承故障状态的识别和诊断。该方法首先通过卷积模块和双向GRU模块对原始振动信号进行特征提取；然后引入多头注意力模块，使网络同时注意并融合不同表示子空间的信息以提高故障特征的显著性水平；最后利用全连接模块和Softmax分类器对提取的特征进行高速轴承故障诊断。试验结果表明，提出的MADM该诊断方法可实现转速为12 000 r/min以上、剥落面积最小为0.5 mm~2的航空轴承高精度可靠诊断，且优于目前主流的深度诊断方法。
- 基于全卷积神经网络的航空遥感图像语义分割及改进方法研究
- 作者： 彭鹄 来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 语义分割 卷积神经网络 深度学习 航空遥感图像
- 描述： 基于全卷积神经网络的航空遥感图像语义分割及改进方法研究
- 遥感影像飞机目标检测和细粒度识别方法研究
- 作者： 毛嘉兴 来源： 华中科技大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遥感影像 细粒度识别 深度学习 飞机检测
- 描述： 遥感影像飞机目标检测和细粒度识别方法研究
- 通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探
- 作者： 王翔 来源： 内燃机与配件 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习 训练飞行 异常检测
- 描述： 大型运输机发动机的健康管理研究较为广泛,相对于运输航空,针对通用航空领域以训练飞行为主的小型教练机发动机的异常检测技术还不够成熟。训练飞行具有飞行模式固定,起降频次较高,信息数据结构简单的特点,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。
- 基于Transformer的多特征融合的航空发动机剩余使用寿命预测
- 作者： 马依琳 陶慧玲 董启文 王晔 来源： 华东师范大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 Transformer 深度学习 剩余使用寿命
- 描述： 发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对航空发动机做准确的剩余使用寿命预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同传感器和操作条件之间关系的研究,提出了一种基于Transformer的多编码器特征输出融合的航空发动机剩余使用寿命预测方法.该方法选取两个不同时间长度的输入数据,使用排列熵对传感器之间的关系进行分析,并将操作条件数据独立提取特征.在广泛使用的航空发动机CMAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation)数据集上进行了实验验证.实验结果表明,该方法优于现有的先进预测方法,可有效提高预测精度.