基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型

作者： 李鑫   李香蓉   汪诚   李秋良   李卓越   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   机器视觉   YOLOv5   表面缺陷检测  

描述： 针对目前航空发动机表面人工缺陷检测效率低的问题，本文提出了一种基于改进YOLOv5的缺陷检测模型YOLOv5-CE。首先在网络中融合数据增强策略搜索算法，自动为当前数据集搜索最佳的数据增强策略，实现

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

事件驱动的航空制造流水线预测性维护决策研究

作者： 张文沛   崔鹏浩   李洋   延爽   来源： 航空科学技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度Q网络   流水线   决策优化   预测性维护   马尔可夫决策过程  

描述： 预测性维护决策旨在提高维护效率的同时，降低维护停机对生产的影响。预测性维护根据设备的实际健康状态进行维护决策，能有效避免过度维护造成的浪费和维护不及时造成的设备随机故障。然而类似于设备故障停机，预测性维护需要关闭设备进行维护作业。如果维护时机选择不当，维护过程会引起生产线的饥饿和阻塞，造成生产损失。因此，预测性维护不仅需要关注设备自身的维护需求，还需要与实际生产进行联动。以考虑机器状态劣化的航空产品流水线为研究对象，在流水线产出损失分析的基础上，研究流水线预测性维护决策问题。首先，针对缺料停机、设备故障等扰动停机事件和预测性维护事件，分析停机事件对流水线产出的影响，量化造成的流水线产出损失。其次，考虑流水线产出损失和维护成本构建奖励函数，建立基于马尔可夫决策过程的流水线预测性维护决策模型，结合深度Q网络算法求解模型获得优化决策方案。最后，通过仿真试验对比其他三种维护方法，验证了所提出决策模型的有效性。

基于深度学习的航空器场面轨迹预测

作者： 李雪   何元清   胡耀   来源： 现代计算机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  

描述： 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础，在路由规划，风险预警，航班次序，重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点，对航空器场面历史数据进行分析和预处理，设定网络模型参数，构建轨迹预测模型，提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化，改进长短期记忆网络的隐藏层结构，实现对航空器场面轨迹的中期预测。

基于深度学习的航空器场面轨迹预测

作者： 李雪   何元清   胡耀   来源： 现代计算机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  

描述： 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础，在路由规划，风险预警，航班次序，重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点，对航空器场面历史数据进行分析和预处理，设定网络模型参数，构建轨迹预测模型，提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化，改进长短期记忆网络的隐藏层结构，实现对航空器场面轨迹的中期预测。

非完美维修下民航发动机剩余寿命预测

作者： 曹惠玲   崔科璐   郭静   来源： 机械科学与技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航发动机   Wiener过程   剩余寿命预测   非完美维修  

描述： 退化进行建模。根据历史性能退化数据以及历史维修记录数据，通过极大似然估计算法对模型参数进行估计，实现对航空发动机的RUL预测。通过航空公司实际发动机机载快速存取记录器(QAR）数据进行模型验证，结果表明：该方法能够更好地跟踪发动机实际性能退化过程，预测精度较高，能为民航发动机维修计划的制定提供依据。

基于LSTM-DBN的航空发动机剩余寿命预测

作者： 李京峰   陈云翔   项华春   蔡忠义   来源： 系统工程与电子技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆网络   健康指标   深度置信网络   剩余寿命预测  

描述： 针对航空发动机剩余寿命预测中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题,提出一种融合长短时记忆网络和深度置信网络的剩余寿命预测方法。首先,利用长短时记忆网络分别对单一传感器进行

基于滤波模型的航空制导弹药剩余寿命分布

作者： 马长刚   李青   陈明   陈丽   来源： 海军航空工程学院学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 滤波模型   参数估计   剩余寿命预测   动态主成分分析  

描述： 如何更好地利用技术检测数据来预测航空制导弹药剩余寿命,这是弹药质量控制研究中的一个重要方向。利用动态主成分分析法提取了航空制导弹药状态检测参数主成分,解决了弹药检测参数冗余、相互关联的问题,为剩余寿命分布研究奠定了基础。基于滤波模型和威布尔分布以及正态分布,建立了航空制导弹药剩余寿命分布模型。通过实例,就能很好地将弹药剩余寿命分布与弹药故障联系起来,并动态掌握其剩余寿命分布情况。

某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究

作者： 吴祯涛   李学仁   杜军   来源： 信号处理 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 互信息   长短期记忆网络   飞参数据   深度学习   燃油消耗  

描述： 某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究

航空器爬升与下降阶段4D航迹预测

作者： 赵元棣   李科频   朱文心   来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   4D航迹预测   循环神经网络   机器学习   航空运输  

描述： 准确的4D航迹预测可以在冲突探测与解脱、航迹优化和空中交通流量管理等多个领域发挥重要作用。为提高预测的准确性，提出了基于机器学习的航空器4D航迹预测方法。首先，利用爬升阶段提取研究指标，构建循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和长短期记忆网络(long short/term memory, LSTM);其次，在下降阶段进行数据维度拓展，构建RNN、LSTM模型进行航迹预测；最后，对各个维度上的预测航迹点和实际航迹点的误差进行分析。仿真结果表明，爬升阶段模型和下降阶段模型对于航空器位置预测准确性高，展现了航迹预测模型的良好鲁棒性。