基于概率稀疏自注意力的航空发动机剩余寿命预测

作者： 王欣     黄佳琪     许雅玺   来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   Transformer   深度学习   概率稀疏自注意力   剩余寿命预测  

描述： 以实现航空发动机剩余寿命的准确预测。用ProbSparse Self-Attention取代原始Transformer中的常规自注意力机制，使得模型更关注时间序列中重要的时间节点，大幅缩减时间维度

航空发动机润滑系统故障知识图谱构建及应用

作者： 吴闯     张亮     唐希浪     崔利杰     谢小月   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度学习   润滑系统   知识问答   知识图谱  

描述： 故障知识图谱本体概念的基础上，采用双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络和条件随机场(CRF)等深度学习技术实现知识自主抽取，并基于余弦距离和Jaccard相关系数法进行多源异构故障知识的融合。同时，基于

基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究

作者： 曹锦山.   来源： 重庆交通大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命   多头自注意力机制  

描述： 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究

基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究

作者： 曹锦山.   来源： 重庆交通大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命   多头自注意力机制  

描述： 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究

基于SW-YOLO模型的航空发动机叶片损伤实时检测

作者： 何宇豪     曹学国     刘信良     蒋浩坤     王静秋   来源： 推进技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   实时检测   叶片损伤   深度学习   目标检测   孔探检测  

描述： 孔探检测技术是航空发动机叶片损伤检测的主要手段，但目前依赖人工操作，耗时耗力。本文提出了一个孔探视频检测的SW-YOLO模型，该模型包括输入端、主干网络、颈部网络、头部网络4个模块。首先，在主干网

基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢     肖洪     吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： 一直以来，航空发动机涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响，有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题，针对航空发动机涡轮叶片射线图像，基于

作者： 周文骏     黄硕     张宁     宋传龙     赵宇轩     段一帆     徐国庆   来源： 光学精密工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   目标检测   DETR网络   SAR图像  

描述：

作者： 许雅玺     鲁健平   来源： 科技和产业 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 情感分析   注意力机制   数据增强   BiGRU模型  

描述：

基于改进YOLOX的机场场面飞机目标检测

作者： 赵元棣     罗琳璐   来源： 计算机仿真 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   机场场面   飞机目标检测  

描述： 机场场面飞机实时监控是远程塔台系统的基础。为实现对机场场面飞机目标快速而准确的检测，提出一种基于YOLOX融合注意力机制的机场场面飞机目标检测方法。在加强特征提取网络中引入卷积块注意力模块，增大对

改进注意力机制的航空发动机试验转子系统智能故障诊断

作者： 伍济钢     文港     杨康   来源： 振动与冲击 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   卷积神经网络   故障诊断   航空发动机转子  

描述： 不同尺度的卷积评分解决现有空间注意力机制对航空发动机转子故障空间信息提取能力不足的问题；将二者结合构建改进的通道空间注意力机制模块，再导入一维卷积神经网络中构建改进注意力机制的一维卷积神经网络完成智能