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- 基于灰色理论的通用航空发展预测
- 作者： 罗立 来源： 科学技术创新 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 灰色理论 通用航空 产业发展 预测模型
- 描述： 近年来，伴随国家对通用航空产业的政策和经济支持不断加强，通用航空进入了快速发展新阶段。运用灰色系统理论建立GM(1,1)预测模型，结合2014年至2020年的通用航空企业和航空器数对模型进行
- 基于航空高光谱遥感的黑土养分含量反演研究
- 作者： 陶培峰 来源： 中国地质大学(北京) 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 土壤养分 预测模型 遥感 高光谱
- 描述： 基于航空高光谱遥感的黑土养分含量反演研究
- 民用航空安全风险预测模型的研究
- 作者： 赵珊 来源： 自动化应用 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 民用航空 安全风险 预测模型
- 描述： 为进一步提升民用航空安全风险预测能力水平，本文以长短期记忆（LSTM）的典型BP神经网络为基础，设计与优化其具体参数和算法流程，最终搭建基于双向LSTM/BP的民用航空安全风险预测模型，并测试其应用效果。测试结果显示，该模型在准确率的优势相对较为突出，证明该模型的设计取得了初步成功，具有一定的应用价值。
- 航空发动机液压管路疲劳寿命预测模型研究
- 作者： 闫国华 杜豪 刘勇 刘中华 来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路 航空发动机 预测模型 疲劳寿命
- 描述： 为较为准确地评估航空发动机液压管路的疲劳寿命，提出一种疲劳寿命预测模型。该模型重点计算一个循环周期内载荷对液压管路造成的损伤，在此基础上，建立液压管路危险点处的应力与疲劳寿命之间的解析关系式。将该模型用于某型航空发动机外部液压管路疲劳寿命的计算，并将该理论计算结果与有限元仿真结果进行对比，验证了该疲劳寿命预测模型的有效性。
- 飞机起落架外筒零件的机械加工
- 作者： 周家新 陈建勇 单志超 陈长康 来源： 电光与控制 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 边界元法 矢势 潜艇磁场 航空磁探 预测模型
- 描述： 为解决航空磁异常探测中潜艇高空磁场分布难以测量的问题,根据Maxwell方程组和边界元法的基本原理,在预测空间基于格林函数,通过矢势分布求得潜艇空间磁场分布,建立潜艇磁场预测模型。使用磁偶极子仿真潜艇目标对预测模型进行初步理论验证,进一步设计实验对预测模型的有效性进行实际检验。根据理论验证和实验验证,结果表明,使用边界元法的潜艇磁场预测模型的平均绝对误差为0.2205nT,平均相对误差为2.368%。
- 航空发动机用动压式油气分离器性能研究
- 作者： 张小彬 来源： 哈尔滨工程大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 分离性能 实验 气泡轨迹 预测模型 数值模拟
- 描述： 航空发动机用动压式油气分离器性能研究
- 退变性脊柱侧凸个性化矢状面重建模型的初步建立
- 作者： 李远强 来源： 重庆医科大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 退变性脊柱侧凸 脊柱 矢状面失衡 骨盆参数 预测模型
- 描述： 退变性脊柱侧凸个性化矢状面重建模型的初步建立
- 基于堆栈自编码器和DeepAR的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 李浩 王卓健 李哲 陈煊 李园 来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 寿命预测 深度学习 预测模型 数据融合
- 描述： 针对现有航空发动机剩余寿命预测大多基于单点预测模式，不能准确给出预测结果置信区间的问题，提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先，堆栈自编码器通过无监督式深度学习对发动机监测数据进行特征提取，构建反映性能退化的健康指标（HI），基于双向长短期记忆（BiLSTM）网络构建DeepAR预测模型，将提取后的HI序列输入到DeepAR模型中，预测模型对HI序列与使用时间的隐含关系进行全局学习，并输出发动机剩余寿命的概率分布参数。利用CMPASS涡扇发动机退化数据集进行实验，验证所提方法的有效性。结果表明，本文所提预测方法同其他方法相比，对监测数据融合的效果更好，预测模型性能提高6.4%，实际剩余寿命基本在95%置信区间内。
- 基于人工神经网络的航空铝合金激光切割工艺研究
- 作者： 刘远洋 杨红艳 张增焕 来源： 航空制造技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 工艺优化 激光切割 航空铝合金 人工神经网络 预测模型
- 描述： 为了推动铝合金激光切割工艺在航空领域的应用，进而对航空铝合金激光切割工艺进行研究。采用正交试验获取了工艺参数与质量特性的数据样本；再利用Python语言建立一个包含双隐藏层的人工神经网络模型对样本进行学习，通过该模型探究了工艺参数同质量特性之间的影响关联并进行预测分析。结果表明，得到的各质量特性预测的平均误差都能控制在10%以内。通过该模型优化获得试验件的尺寸偏差、粗糙度和热影响区宽度的实际测量值和预测值误差分别为8.5%、6.4%和8.2%。