航空文献资源库

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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，在主干网络加入了空间通道注意力模块（Spatial Channel-Convolutional Block Attention Module,SC-CBAM），有效避免位置信息丢失，提高目标边界回归能力，相较于YOLOv5，其平均精度均值■@0.5提高了5.4%。其次，在颈部网络对特征金字塔网络（Feature Pyramid Network,FPN）进行了改进，通过融合低层特征，扩大了模型感受野，有利于较小损伤区域的检测，如烧蚀损伤，平均精度提高了8.1%。最后，通过与YOLOv5,Faster R-CNN,SSD模型的对比实验，结果表明SW-YOLO模型的平均精度均值分别提高了7%,6.2%,6.3%，检测速度满足实时检测需求，有利于提高航空发动机孔探检测的自动化和智能化水平。

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： YOLOv4模型提出了一种双主干特征融合的缺陷自动检测算法（DBFFYOLOv4）；通过设计包含所有特征映射的新型连接结构搭建缺陷检测颈部网络，建立了适用于涡轮叶片射线图像的缺陷自动检测模型；针对每个缺陷

不确定环境下的航空发动机装配线适应性调度方法: 作者： 王怡琳刘鹃乔非张家谔 来源： 控制与决策 年份： 2024 文献类型： 期刊 关键词： 调度规则航空发动机装配适应性调度 深度学习 扰动识别门控循环神经网络; 描述： 航空发动机装配是航空发动机制造过程的关键环节,其工序多,流程复杂,生产过程中扰动频发,如装配时间波动、不合格返工等.针对不确定环境下的航空发动机装配线的调度问题,提出一种基于门控循环神经网络(GRU)的适应性调度方法.该调度方法包含扰动识别和调度规则调整两个部分:扰动识别模块以滑动时间窗口为周期,利用GRU神经网络进行渐近型扰动的识别;调度规则调整模块以扰动识别的结果为触发,通过构建基于GRU神经网络的调度规则决策模型,输出适配当前生产状态的新的调度规则,用以指导生成更新的调度方案.最后,以某航空发动机装配线为研究案例,对所提出适应性调度方法进行验证分析.对比实验结果表明,所提出方法能够有效提升装配线的设备利用率、日均生产率等性能.

塞斯纳172R飞机蒙皮涂层高光谱数据库构建及无损检测模型研究: 作者： 李凯歌. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型： 学位论文 关键词： 深度学习 高光谱成像塞斯纳172R飞机无损检测光谱指数数据库; 描述： 塞斯纳172R飞机蒙皮涂层高光谱数据库构建及无损检测模型研究

塞斯纳172R飞机蒙皮涂层高光谱数据库构建及无损检测模型研究: 作者： 李凯歌. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型： 学位论文 关键词： 深度学习 高光谱成像塞斯纳172R飞机无损检测光谱指数数据库; 描述： 塞斯纳172R飞机蒙皮涂层高光谱数据库构建及无损检测模型研究

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