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根据【关键词:
深度学习,状态分类,气动力建模,多任务,大迎角,非定常气动力,时序预测
】搜索到相关结果
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关键词
基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障
多任务
诊断方法
作者:
康玉祥
陈果
尉询楷
潘文平
王浩
来源:
振动与冲击
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
故障诊断
深度学习
多任务
残差网络
损伤大小
描述:
针对当前基于
深度学习
的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题,提出一种基于
多任务
残差网络的滚动轴承故障诊断方法,该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架,建立能够同时进行故障诊断
基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障
多任务
诊断方法
作者:
康玉祥
陈果
尉询楷
潘文平
王浩
来源:
振动与冲击
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
故障诊断
深度学习
多任务
残差网络
损伤大小
描述:
针对当前基于
深度学习
的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题,提出一种基于
多任务
残差网络的滚动轴承故障诊断方法,该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架,建立能够同时进行故障诊断
航空电子系统多核资源并发访问技术的研究
作者:
段海军
郭勇
陈福
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
多核
并发访问
多任务
共享资源
航空电子系统
描述:
航空电子系统多核、
多任务
随机访问共享资源引起的资源竞争和原子性违背所导致的系统死锁,这类故障很难被复现。针对航空电子系统共享资源访问问题,提出了共享资源的集中访问、统一派遣的方式。系统中有且仅有一个
航空电子系统多核资源并发访问技术的研究
作者:
段海军
郭勇
陈福
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
多核
并发访问
多任务
共享资源
航空电子系统
描述:
航空电子系统多核、
多任务
随机访问共享资源引起的资源竞争和原子性违背所导致的系统死锁,这类故障很难被复现。针对航空电子系统共享资源访问问题,提出了共享资源的集中访问、统一派遣的方式。系统中有且仅有一个
基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
作者:
杨曦中
高冠鸿
熊智
张玲
来源:
航空电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
目标检测
深度学习
神经网络
CenterNet
描述:
为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试,结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高,证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
旋转式航空重力梯度仪动态测量误差传递模型与事后误差补偿
作者:
程一
李桐林
周帅
来源:
地球物理学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
误差传递模型
事后误差补偿
深度学习
重力梯度仪
描述:
的
深度学习
方法对航空动态测量误差进行补偿,并基于误差传递传递模型建立仿真数据样本集验证了方法的有效性;最后,通过航空重力梯度仪实测数据的处理和应用,验证了本文建立事后误差补偿方法的泛化性,进一步验证了本文建立方法在航空动态测量噪声抑制中的实用性,为航空重力梯度动态测量数据的处理提供技术储备.
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
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
通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探
作者:
王翔
来源:
内燃机与配件
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
训练飞行
异常检测
描述:
,更适合引入
深度学习
对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。
通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探
作者:
王翔
来源:
内燃机与配件
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
训练飞行
异常检测
描述:
,更适合引入
深度学习
对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。
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