关键词
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: long short-term memory, LSTM)网络的航空发动机剩余寿命预测模型Attention-LSTM,通过引入注意力机制增强各时间点数据的特征权重,有效提升了模型预测精度。使用NASA
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
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: 指标,进行了航迹预测实验,实验结果表明:高度、经度和纬度在序列到序列框架中的循环神经网络分别采用LSTM、GRU和LSTM可以获得最好预测性能;以4种预测长度1、3、5和10 min进行建模,与基线模型中
军用飞机斤斗类飞行轨迹最优化方法
作者: 潘军   陈柏松   华欣   来源: 科学技术与工程 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 边界性能   遗传算法   轨迹最优化   神经网络   斤斗类机动  
描述: 针对军用飞机斤斗类飞行过程,以半滚倒转和半斤斗翻转为例,建立机动飞行计算模型。根据最小机动速度设置改出速度约束条件,将斤斗类机动平均分段,利用神经网络的拟合功能,得到动作改出速度和操纵条件之间
飞机结构件内腔机器人自动打磨工艺
作者: 周良明   刘漫贤   马晨宇   杜汶娟   王健   邱太文   来源: 科学技术与工程 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 工业机器人   内腔   打磨工艺   神经网络   飞机结构件  
描述: 飞机结构件内腔机器人自动打磨工艺
基于AMESim的某型航空发动机滑油供油系统故障模拟
作者: 白杰   朱永新   何文博   党香俊   来源: 科学技术与工程 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 滑油供油系统   航空发动机   AMESim   故障模拟  
描述: 为了更加方便、经济地获取航空发动机滑油供油系统的故障诊断数据,提出一种基于AMESim进行滑油供油系统的故障仿真以获取故障数据的方法。首先对某型航空发动机的滑油供油系统的部件进行数学建模,然后
航空发动机吸雨试验中进气道内水滴粒径变化
作者: 张琦   朱焕娜   孙科   薛文鹏   丁旭   来源: 科学技术与工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   吸雨试验   水滴粒径分布   数值模拟  
描述: 为了研究航空发动机吞水试验中,进气道内水滴粒径的变化,通过DPM模型数值仿真的方法,研究了吸雨模拟试验中发动机不同状态下进气道内水滴粒径的变化。计算结果展示了水滴进入进气道后粒径变化和液滴分布
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
基于改进滑模趋近律的航空发动机控制器设计
作者: 刘帅   王金环   白杰   戴士杰   来源: 科学技术与工程 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 趋近律   航空发动机   多幂次   滑模控制  
描述: 基于改进滑模趋近律的航空发动机控制器设计
航空发动机风扇地面慢车关键结冰温度分析
作者: 周宏奎   余放   杨坤   来源: 科学技术与工程 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 地面慢车   关键结冰温度   航空发动机   风扇  
描述: 根据《航空发动机适航规定》中第33.68条"进气系统结冰"的要求,发动机需在地面慢车状态下进行结冰试验验证,并应在-9~-1℃的环境温度范围内选择结冰最严重的温度点作为试验温度。风扇是发动机
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