状态数据驱动的民航发动机备发需求预测方法研究

作者： 夏湘钊   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 拆换计划   状态数据   剩余寿命   民航发动机机队   备发需求预测  

描述： 状态数据驱动的民航发动机备发需求预测方法研究

基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测

作者： 田青林   秦凯   陈俊   李瑶   陈雪娇   来源： 光学学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   图像处理   变化检测   空洞卷积   特征金字塔  

描述： 提取特征,并在部分残差模块应用空洞卷积增大感受野,同时将金字塔池化结构作为编码网络的最后一层,以提取图像多尺度特征;在解码阶段的横向连接过程中引入注意力机制以突出重要特征,并采用自上而下的密集连接方式

基于改进的SENet航空发动机振动预测

作者： 夏存江   詹于游   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   注意力机制   卷积神经网络   多参数融合   振动预测  

描述： 为实时监测和预警航空发动机振动状态，基于气路及振动参数，提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型，对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比以往采用的实验室模拟数据和仿真数据，使用了真实的QAR(quick access recorder)数据并进行随机采样，以求更能表征发动机振动和工作参数之间的关系。同时，不仅使用其他振动信号进行验证，还在其他型号的发动机上进行测试。结果表明：针对航空发动机的振动进行预测是可行的，SENet模型可以有效并实时追踪振动的突变和波动。此外，该方法对于其他振动信号和不同类型的发动机具有一定的适用性。而且相较于以往采用的其他经典的深度模型，SENet模型在振动的预测中能得到更小的误差。实验证明，相较于以往只使用振动这个单参数进行预测，并行使用与振动相关的多参数融合进行研究更能提高预测的准确性。

YOLOv4-tiny及其改进算法在航空机务维修照相管理中的应用

作者： 张锐丽   张琦   高万春   李江龙   来源： 兵工自动化 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   tiny   目标检测   YOLOv4   照相管理  

描述： 注意力机制模块以改进YOLOv4-tiny。测试结果表明：准确率(precision,P)相较原YOLOv4-tiny提高了5%，召回率(recall,R)提高约8%，平均准确率均值(mean

基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测

作者： 王欣   孟天宇   周俊曦   来源： 科学技术与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   长短期记忆网络   航空发动机   剩余寿命预测   预测性维护  

描述： long short-term memory, LSTM)网络的航空发动机剩余寿命预测模型Attention-LSTM,通过引入注意力机制增强各时间点数据的特征权重，有效提升了模型预测精度。使用NASA

基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测

作者： 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源： 中国科学:技术科学 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  

描述： 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样

基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测

作者： 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源： 中国科学:技术科学 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  

描述： 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样

基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法

作者： 刘月峰   张小燕   郭威   边浩东   何滢婕   来源： 计算机应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余使用寿命   双向长短期记忆网络  

描述： 的路径提取特征：1）将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络；2）将原始数据输入双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络，并采用注意力机制处理得到的特征；3）使用注意力机制处理原始数据，并将加权特征输入

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

民航突发事件领域本体关系提取方法的研究

作者： 王红   李晗   李浩飞   来源： 计算机科学与探索 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   关系抽取   领域本体   门控循环单元（GRU）模型   民航突发事件  

描述： 民航突发事件领域本体关系提取方法的研究