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首页>
根据【关键词:
注意力机制,航空发动机,语义分割,深度学习
】搜索到相关结果
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关键词
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:
2023
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
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
基于深度迁移学习的
航空发动机
滚动轴承故障智能诊断
作者:
张向阳
来源:
南京航空航天大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
滚动轴承
航空发动机
卷积神经网络
机匣
深度学习
迁移学习
智能诊断
描述:
基于深度迁移学习的
航空发动机
滚动轴承故障智能诊断
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
基于深度迁移学习的
航空发动机
滚动轴承故障智能诊断
作者:
张向阳
来源:
南京航空航天大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
滚动轴承
航空发动机
卷积神经网络
机匣
深度学习
迁移学习
智能诊断
描述:
基于深度迁移学习的
航空发动机
滚动轴承故障智能诊断
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