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根据【关键词:
激光雷达,机器学习,城市树种,多光谱影像,不同分辨率
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基于航空发动机历史数据的寿命预测
作者:
王文晖.
来源:
安徽理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
机器学习
故障诊断
剩余寿命预测
描述:
基于航空发动机历史数据的寿命预测
基于
机器学习
的进离场航空器排序优化研究
作者:
张洪杨
刘子彤
赵世豪
刘媛媛
冯晓康
张召悦
来源:
科技创新与应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
遗传算法
机器学习
终端区
先到先服务算法
进离场航空器排序
描述:
为提高终端区运行效率,以进离场航空器作为研究对象,运用
机器学习
优化终端区航空器的进离场排序,以总延误时间最小为目标函数,综合考虑不同机型之间的尾流间隔,建立单跑道排序模型。运用遗传算法进行仿真
机器学习
在航空发动机排气温度预测中的应用研究
作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
舰船电子工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器学习
性能评估
排气温度
预测算法
描述:
排气温度是优化发动机性能和排放的关键参数,目标是在预测排气温度的基础上评估四种经典
机器学习
回归算法,即人工神经网络、随机森林、支持向量回归和门控循环单元。燃油流量、滑油压力和转速是模型输入,所有
基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
作者:
杨阳
张建超
项洋
陆海鹰
来源:
航空动力学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
叶尖间隙
特征提取
机器学习
零维仿真
空气系统
描述:
问题,通过
机器学习
模型对发动机工况参数进行特征提取,利用有效特征求解传热问题的边界,从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。
机器学习
模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%,叶尖间隙模型的验证误差为4.3%,得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律,计算耗时小于0.03s。
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
机器学习
在航空发动机排气温度预测中的应用研究
作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
舰船电子工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器学习
性能评估
排气温度
预测算法
描述:
排气温度是优化发动机性能和排放的关键参数,目标是在预测排气温度的基础上评估四种经典
机器学习
回归算法,即人工神经网络、随机森林、支持向量回归和门控循环单元。燃油流量、滑油压力和转速是模型输入,所有
基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
作者:
周卓峰
刘伟
喻鸣
来源:
内燃机与配件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
特征提取
深度信念网络
机器学习
故障诊断
旋转机械
描述:
航空发动机振动信号复杂,数据量大,其机械系统滚动轴承故障诊断困难重重。在振动信号处理及故障检测领域,利用
机器学习
强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于
航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究
作者:
刘伟
周卓峰
黄新阳
来源:
内燃机与配件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
滚动轴承
特征提取
机器学习
故障诊断
旋转机械
描述:
。本文将
机器学习
应用于发动机旋转机械故障诊断,提出了一种基于集成学习的深度神经网络模型(Ensemble learning Deep Neural Network, EDNN)。该模型利用堆栈泛化
基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
作者:
周卓峰
刘伟
喻鸣
来源:
内燃机与配件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
特征提取
深度信念网络
机器学习
故障诊断
旋转机械
描述:
航空发动机振动信号复杂,数据量大,其机械系统滚动轴承故障诊断困难重重。在振动信号处理及故障检测领域,利用
机器学习
强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于
航空发动机风扇宽频噪声预测技术发展研究
作者:
甘露
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
宽频噪声
经验模型
轴流风扇
机器学习
计算气动声学
分析模型
描述:
综述了风扇宽频噪声预测技术在航空发动机噪声控制领域的研究进展和应用,包括经验模型、分析模型、计算气动声学和
机器学习
等方法。对这些方法的发展现状进行了回顾,并对国内外情况进行了对比分析。研究发现,不同
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