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根据【关键词:
注意力机制,航空发动机,深度学习,神经网络,剩余使用寿命预测
】搜索到相关结果
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(2)
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南京航空航天大学
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航空发动机
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中国民用航空飞行学院
(110)
中国民航大学
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大连理工大学
(72)
内燃机与配件
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电子科技大学
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航空维修与工程
(54)
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吉林大学
(18)
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(18)
长安大学
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(2)
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(2)
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(2)
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(2)
航空电子技术
(2)
齐鲁工业大学
(2)
重庆邮电大学
(2)
系统仿真技术
(2)
机械设计与研究
(1)
吉林大学学报(理学版)
(1)
关键词
基于SSENet的飞行员脑力疲劳评估方法
作者:
金恒
孙有朝
曾一宁
刘威成
郭媛媛
来源:
西安电子科技大学学报
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
飞行员
脑电信号
深度学习
脑力疲劳
着舰
描述:
基于SSENet的飞行员脑力疲劳评估方法
基于计算机视觉的机场跑道上航空器目标检测
作者:
杨昌其
韩一杰
张天航
来源:
航空计算技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
计算机视觉
深度学习
航空运输
跑道侵入
航空器检测
描述:
基于计算机视觉的机场跑道上航空器目标检测
基于改进YOLOv5的飞机目标检测算法
作者:
张贝贝
刘建辉
王鑫
魏祥坡
麻顺顺
来源:
海洋测绘
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制优化
特征融合
深度学习
YOLOv5网络
飞机目标检测
描述:
基于改进YOLOv5的飞机目标检测算法
基于
神经网络
航空发动机
曲轴加工工艺设计优化
作者:
肖展开
梅益
罗宁康
袁丽莉
张然
吴巧
来源:
锻压技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
正交试验
微观组织
金属流动
锻造
神经网络
逆向工程
曲轴
描述:
锻速度等作为
神经网络
模型的输入参数,以终锻填充率、折叠量以及最大应力值性能指标作为
神经网络
模型的输出参数。通过
神经网络
预测值与正交试验下模拟值的对比,得出最优解下的工艺参数,发现训练后BP
神经网络
模型的相对误差较小,并具有很好的预测能力。
EMD-AR和GRNN算法下的航空液压泵多模态故障诊断分析
作者:
郭文军
张自来
陈丽君
来源:
液压与气动
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
AR
多模态
故障诊断
液压泵
神经网络
EMD
描述:
针对新一代飞机高综合化、高复杂度和高耦合性导致的传统推理故障诊断策略难以满足现代维修保障需求的问题,开展基于广义回归
神经网络
(Generalized Regression Neural
飞机货舱复合烟雾探测方法研究
作者:
何永勃
张文杰
杨伟
李勇庆
来源:
中国安全科学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
双波长
飞机货舱
火警探测
复合式探测器
神经网络
数据融合
描述:
火灾探测装置,设计火灾探测系统软件;然后进行真假火源试验,采集火灾过程中烟雾、温度、气体的变化特征参数;最后采用人工
神经网络
算法对采集到的数据进行融合分析。结果表明:嵌入双波长光电式烟雾探测器的多传感器探测装置报警正确率比传统火灾烟雾探测器有大幅度提高,干扰源识别相对误差不超过5.7%。
飞机舵机电动加载系统多余力矩抑制方法
作者:
刘晓琳
李卓
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
Sigmoid函数
电动加载系统
橡胶缓冲弹簧
多余力矩
神经网络
金属
描述:
)为反馈控制的复合控制策略。在前馈控制器中,结合变刚度金属-橡胶缓冲弹簧、力矩测速反馈及梯度加载法,采用基于Sigmoid函数变平衡学习常数的权值调整算法,设计三维参考输入型
神经网络
结构。在反馈控制器中
作者:
刘科文
乐洪博
王宇宁
谢大叶
来源:
新技术新工艺
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
代理模型
微动磨损
导线
峰值载荷
神经网络
振动试验
描述:
一种基于Transformer编码器与LSTM的飞机轨迹预测方法
作者:
李明阳
鲁之君
曹东晶
曹世翔
来源:
航天返回与遥感
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
Transformer
Encoder
轨迹预测
Transformer编码器
飞机目标
神经网络
LSTM模型
描述:
LSTM和Transformer编码器模块的补充历史信息和基于注意力的信息表示,提高了模型能力。通过与一些经典
神经网络
模型进行对比分析,发现在数据集上,新方法的平均位移误差减小到0.22,显著优于
基于多层感知机的
航空发动机
压气机盘应力和温度预测
作者:
王学民
徐敬沛
何云
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
温度
压气机轮盘
多层感知机
神经网络
应力
寿命管理
描述:
将发动机可测参数作为初始特征,利用人工
神经网络
技术建立
航空发动机
压气机盘应力和温度预测的MLP (multilayer perceptron)模型,采用BP(back propagation
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