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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)
齐鲁工业大学
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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
航空发动机
涡轮轴的疲劳寿命预测与疲劳可靠性分析
作者:
柯爽
来源:
电子科技大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
高低周复合疲劳
航空发动机
寿命预测
可靠性分析
神经网络
描述:
航空发动机
涡轮轴的疲劳寿命预测与疲劳可靠性分析
人工
神经网络
在
航空发动机
故障诊断中的应用
作者:
李平
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
专家系统
航空发动机
故障诊断
网络结构
神经网络
描述:
本课题的研究目的是将
神经网络
技术应用于
航空发动机
气路部件故障的诊断,建立基于
神经网络
技术的
航空发动机
故障诊断专家系统.在本课题研究中,着重探索了人工
神经网络
在
航空发动机
故障诊断中应用的可行性.
神经网络
由于所具有的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息
基于BP
神经网络
的
航空发动机
失效模式与故障影响分析
作者:
李世林
来源:
南京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
失效模式
航空发动机
故障分析
神经网络
可靠性
描述:
该文将BP
神经网络
技术与可靠性分析紧密结合,将知识库与
航空发动机
数据相结合,利用
神经网络
自动完成冗繁的系统失效模式与故障影响分析工作.讨论
航空发动机
各种可靠性数据的整理和管理,BP
神经网络
的构建,以及由网络自动完成分析工作的可靠性分析方法.基于上述工作,以?
基于
深度学习
的航司
航空发动机
智能损伤检测一体化解决方案
作者:
王锦申
黄旭
万夕里
来源:
航空维修与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
损伤检测
编码器
发动机
目标检测
深度学习
一体化解决方案
神经网络
在线计数
孔探检测
描述:
航空发动机
作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的
神经网络
深度学习
框架
基于数据驱动的
航空发动机
剩余寿命预测研究
作者:
李雅
来源:
河南大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
航空发动机
卷积神经网络
剩余寿命
图注意力
残差网络
描述:
基于数据驱动的
航空发动机
剩余寿命预测研究
基于数据驱动的
航空发动机
剩余寿命预测研究
作者:
李雅
来源:
河南大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
航空发动机
卷积神经网络
剩余寿命
图注意力
残差网络
描述:
基于数据驱动的
航空发动机
剩余寿命预测研究
基于多源监测数据融合的
航空发动机
剩余可用寿命预测
作者:
赖儒杰
来源:
上海交通大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
航空发动机
门控递归单元
剩余可用寿命
极限梯度提升
指数平滑
描述:
基于多源监测数据融合的
航空发动机
剩余可用寿命预测
基于多源监测数据融合的
航空发动机
剩余可用寿命预测
作者:
赖儒杰
来源:
上海交通大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
航空发动机
门控递归单元
剩余可用寿命
极限梯度提升
指数平滑
描述:
基于多源监测数据融合的
航空发动机
剩余可用寿命预测
基于
深度学习
的
航空发动机
齿轮故障诊断
作者:
万安平
杨洁
王景霖
陈挺
缪徐
黄佳湧
杜翔
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
dimensional convolutional neural network,简称
1
D-CNN)对试验获取的某
航空发动机
的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类,建立齿轮故障一维卷积
神经网络
模型,对
航空发动机
轴承进行
基于
深度学习
的
航空发动机
滑油磨粒检测研究
作者:
侯媛媛
李江红
薛军印
来源:
计算机测量与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
YOLOv3模型
滑油磨粒检测
深度学习
SER算法
描述:
针对滑油中磨粒形状复杂且尺寸大小不一,传统滑油磨粒检测方法存在时效性差、检测尺度小、精度低、非铁磁性磨粒不能检测等缺点;设计了一种基于
深度学习
的
航空发动机
滑油磨粒检测方法;基于连续流微流控芯片的滑油
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