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  

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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  

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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  

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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  

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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  

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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  

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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  

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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  

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