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根据【关键词:
滑跑距离,神经网络,高原机场,飞行性能
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关键词
基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型
作者:
项德威
郑前钢
张海波
陈铖
房娟
来源:
航空动力学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
自适应
基线模型
神经网络
推进系统矩阵
机载稳态模型
描述:
为建立一种适用于大包线、变状态的高精度、高实时性航空发动机机载自适应稳态模型,提出一种基于
神经网络
和推进系统矩阵相融合(NN-PSM)的机载自适应稳态模型建模方法。该方法基于小偏差线性化方法对发动机
基于改进LSTM模型的航空安全预测方法研究
作者:
曾航
张红梅
任博
崔利杰
武江南
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
堆叠式
长短期记忆
多步预测
神经网络
航空安全
描述:
memory, LSTM)模型的航空安全预测新方法。首先基于相关系数热图优选致因指标,再以步进搜索和Adam算法相结合的方式优化LSTM模型超参数,最后以20
1
9年某型运输机事故数据为算例,选取多种常用
航空发动机叶片MPAW焊缝控制模型及参数优化研究
作者:
肖洋
来源:
河北工业大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
焊缝控制模型
微束等离子
响应面优化
神经网络
航空发动机叶片
描述:
航空发动机叶片MPAW焊缝控制模型及参数优化研究
航空发动机叶片MPAW焊缝控制模型及参数优化研究
作者:
肖洋
来源:
河北工业大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
焊缝控制模型
微束等离子
响应面优化
神经网络
航空发动机叶片
描述:
航空发动机叶片MPAW焊缝控制模型及参数优化研究
基于
神经网络
航空发动机曲轴加工工艺设计优化
作者:
肖展开
梅益
罗宁康
袁丽莉
张然
吴巧
来源:
锻压技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
正交试验
微观组织
金属流动
锻造
神经网络
逆向工程
曲轴
描述:
锻速度等作为
神经网络
模型的输入参数,以终锻填充率、折叠量以及最大应力值性能指标作为
神经网络
模型的输出参数。通过
神经网络
预测值与正交试验下模拟值的对比,得出最优解下的工艺参数,发现训练后BP
神经网络
模型的相对误差较小,并具有很好的预测能力。
EMD-AR和GRNN算法下的航空液压泵多模态故障诊断分析
作者:
郭文军
张自来
陈丽君
来源:
液压与气动
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
AR
多模态
故障诊断
液压泵
神经网络
EMD
描述:
针对新一代飞机高综合化、高复杂度和高耦合性导致的传统推理故障诊断策略难以满足现代维修保障需求的问题,开展基于广义回归
神经网络
(Generalized Regression Neural
基于
神经网络
航空发动机曲轴加工工艺设计优化
作者:
肖展开
梅益
罗宁康
袁丽莉
张然
吴巧
来源:
锻压技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
正交试验
微观组织
金属流动
锻造
神经网络
逆向工程
曲轴
描述:
锻速度等作为
神经网络
模型的输入参数,以终锻填充率、折叠量以及最大应力值性能指标作为
神经网络
模型的输出参数。通过
神经网络
预测值与正交试验下模拟值的对比,得出最优解下的工艺参数,发现训练后BP
神经网络
模型的相对误差较小,并具有很好的预测能力。
EMD-AR和GRNN算法下的航空液压泵多模态故障诊断分析
作者:
郭文军
张自来
陈丽君
来源:
液压与气动
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
AR
多模态
故障诊断
液压泵
神经网络
EMD
描述:
针对新一代飞机高综合化、高复杂度和高耦合性导致的传统推理故障诊断策略难以满足现代维修保障需求的问题,开展基于广义回归
神经网络
(Generalized Regression Neural
基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案
作者:
王锦申
黄旭
万夕里
来源:
航空维修与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
损伤检测
编码器
发动机
目标检测
深度学习
一体化解决方案
神经网络
在线计数
孔探检测
描述:
航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的
神经网络
深度学习框架
基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案
作者:
王锦申
黄旭
万夕里
来源:
航空维修与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
损伤检测
编码器
发动机
目标检测
深度学习
一体化解决方案
神经网络
在线计数
孔探检测
描述:
航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的
神经网络
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