关键词
航空不安全事件知识图谱构建
作者: 许雅玺     孟天宇     王欣     刘炳南   来源: 科学技术与工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 预训练语言模型   领域词典   航空不安全事件   知识图谱   实体关系抽取  
描述: 航空不安全事件知识图谱构建
航空不安全事件知识图谱构建
作者: 许雅玺     孟天宇     王欣     刘炳南   来源: 科学技术与工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 预训练语言模型   领域词典   航空不安全事件   知识图谱   实体关系抽取  
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基于注意力Seq2Seq模型的终端区航空器航迹预测
作者: 卢婷婷     刘博     李纯柱   来源: 科学技术与工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   终端区   序列到序列框架   航空运输   航迹预测  
描述: %、38.16%和20.57%,同时,上述4种预测时长下所提出方法预测结果的均值和方差最小,表明随着预测时长的增加,模型预测结果的稳定性最好。此外,引入的注意力机制与指数衰减采样方法对有效捕捉航迹时间依赖性、提高模型泛化性均具有积极的贡献。
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: C-MAPSS涡扇发动机仿真数据集进行实验,与未加注意力机制的长短期记忆网络等多种模型进行对比实验。实验结果表明,提到的Attention-LSTM模型的均方根误差相比较于未引入注意力机制的长短期记忆网络降低了17.8%,拟合度提升了3.2%,各项评估指标均也优于其他对比模型。
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: C-MAPSS涡扇发动机仿真数据集进行实验,与未加注意力机制的长短期记忆网络等多种模型进行对比实验。实验结果表明,提到的Attention-LSTM模型的均方根误差相比较于未引入注意力机制的长短期记忆网络降低了17.8%,拟合度提升了3.2%,各项评估指标均也优于其他对比模型。
航空发动机数据驱动法气路故障诊断研究进展
作者: 夏存江   詹于游   来源: 科学技术与工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 气路故障   数据驱动   航空发动机   故障诊断  
描述: 航空发动机气路故障在发动机故障类别中是非常重要的一环,因此为保障飞行安全需避免气路故障,并及时对气路故障进行排故和预测。而随着现代算力和算法发展,基于数据驱动的方法在气路故障诊断中也具有越来越重要
航空发动机数据驱动法气路故障诊断研究进展
作者: 夏存江   詹于游   来源: 科学技术与工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 气路故障   数据驱动   航空发动机   故障诊断  
描述: 航空发动机气路故障在发动机故障类别中是非常重要的一环,因此为保障飞行安全需避免气路故障,并及时对气路故障进行排故和预测。而随着现代算力和算法发展,基于数据驱动的方法在气路故障诊断中也具有越来越重要
基于模型和故障树的飞机故障诊断方法
作者: 王雪飞   李青   冯力   来源: 科学技术与工程 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 故障树   故障诊断   模型   飞机  
描述: 针对飞机外场排故的实际需求,提出了基于模型和故障树的故障诊断方法,其原理是,根据外场模块化排故的特点和飞机设计知识,建立以LRU(外场可更换单元)为对象的飞机物理模型(基于LRU的简化飞机系统
基于模型和故障树的飞机故障诊断方法
作者: 王雪飞   李青   冯力   来源: 科学技术与工程 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 故障树   故障诊断   模型   飞机  
描述: 针对飞机外场排故的实际需求,提出了基于模型和故障树的故障诊断方法,其原理是,根据外场模块化排故的特点和飞机设计知识,建立以LRU(外场可更换单元)为对象的飞机物理模型(基于LRU的简化飞机系统
基于状态监控数据的航空活塞发动机故障诊断
作者: 赵晨迪     孙一     杨秀锋   来源: 科学技术与工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 活塞发动机   故障诊断   燃油调节器   余气系数   状态监控  
描述: 针对某型航空活塞发动机空中功率迟滞和地面停车故障,提出一种通过飞行动态模型还原、数据推理和比较法相结合的故障诊断方法。以美国莱康明发动机和GARMIN 1000飞行数据为研究对象,利用Google
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