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首页>
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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条
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南京航空航天大学
(182)
航空发动机
(124)
中国民用航空飞行学院
(110)
中国民航大学
(100)
大连理工大学
(72)
内燃机与配件
(70)
电子科技大学
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航空维修与工程
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吉林大学
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北京航空航天大学学报
(18)
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华东师范大学
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西安理工大学
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小型微型计算机系统
(4)
北京邮电大学
(4)
昆明理工大学
(2)
上海工程技术大学
(2)
南京信息工程大学
(2)
四川大学
(2)
2020年中国地球科学联合学术年会
(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
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
马依琳.
来源:
华东师范大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
航空发动机
剩余使用寿命预测
不确定性建模
描述:
基于
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测
基于
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
马依琳.
来源:
华东师范大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
航空发动机
剩余使用寿命预测
不确定性建模
描述:
基于
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测
融合变分模态分解与
深度学习
的
航空发动机
RUL预测研究
作者:
张力川.
来源:
电子科技大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
航空发动机
变分模态分解
剩余使用寿命预测
描述:
融合变分模态分解与
深度学习
的
航空发动机
RUL预测研究
基于
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测
研究
作者:
温海茹
来源:
内燃机与配件
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
剩余使用寿命预测
描述:
随着
深度学习
不断的发展,
航空发动机
成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍
航空发动机
的
剩余使用寿命预测
背景,数据获取过程及基于
深度学习
的剩余使用寿命的预测方法,以及
深度学习
在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
基于
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测
研究
作者:
温海茹
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
剩余使用寿命预测
描述:
随着
深度学习
不断的发展,
航空发动机
成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍
航空发动机
的
剩余使用寿命预测
背景,数据获取过程及基于
深度学习
的剩余使用寿命的预测方法,以及
深度学习
在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
基于改进PSPNet网络的
航空发动机
烧蚀类损伤检测
作者:
陈纪宗
付茂洺
来源:
计算机仿真
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
语义分割
深度学习
描述:
基于改进PSPNet网络的
航空发动机
烧蚀类损伤检测
某型飞机腹板裂纹分析及改装设计
作者:
彭军
郭晨阳
张勇
张赟
杨欣毅
来源:
系统仿真技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
深度学习
神经网络
描述:
引入
深度学习
理论,利用深度置信网络算法对由仿真软件生成的
航空发动机
部件性能衰退故障数据进行求解。与反向传播(BP)
神经网络
算法和径向基函数(RBF)
神经网络
算法的比较结果表明:虽然
深度学习
训练耗费
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
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
基于
深度学习
的
航空发动机
涡轮叶片烧蚀检测研究
作者:
陈纪宗.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
航空发动机
自动化检测
语义分割
深度学习
描述:
基于
深度学习
的
航空发动机
涡轮叶片烧蚀检测研究
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