关键词
飞机梯度泡沫混凝土拦阻系统的理论建模与有限元仿真
作者: 杨先锋   刑运   张志强   杨嘉陵   来源: 北京力学会第二十三届学术年会 年份: 2017 文献类型 : 会议论文 关键词: 能量吸收   拦阻系统   泡沫混凝土   预测模型  
描述: 针对于不同型号冲出跑道末端的飞机,本文提出了一种拦阻材料及厚度沿飞机运动方向发生变化的梯度道面拦阻系统。研究了飞机机轮与泡沫混凝土拦阻材料的耦合作用机理,建立了反映飞机机轮承受阻力的拦阻预测模型
基于支持向量机的飞机重着陆预测模型
作者: 常文兵   张佳宁   周晟瀚   来源: 飞机设计 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   重着陆   飞参数据   预测模型  
描述: 研究以建立一种重着陆预测模型为目的,筛选飞机着陆过程中部分飞参数据,有针对性地提出一套飞参数据处理与分析方法,基于处理后的飞参数据建立一种支持向量机的重着陆预测模型,通过特征选取与参数优化,对
航空战时弹药保障供应能力优化预测仿真
作者: 康宗宇   陈义军   陈伟   来源: 计算机仿真 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 航空弹药   预测模型   保障能力  
描述: 传统方法依据弹药的配给关系对弹药类型进行分类,利用灰色关联算法结合航空弹药需求量组供应能力预测模型,但是不能利用回归预测的最优权值对航空战时弹药保障供应能力状态向量进行最优预测,存在预测误差大的问题
飞机梯度泡沫混凝土拦阻系统的理论建模与有限元仿真
作者: 杨先锋   刑运   张志强   杨嘉陵   来源: 北京力学会第二十三届学术年会 年份: 2017 文献类型 : 会议论文 关键词: 能量吸收   拦阻系统   泡沫混凝土   预测模型  
描述: 针对于不同型号冲出跑道末端的飞机,本文提出了一种拦阻材料及厚度沿飞机运动方向发生变化的梯度道面拦阻系统。研究了飞机机轮与泡沫混凝土拦阻材料的耦合作用机理,建立了反映飞机机轮承受阻力的拦阻预测模型
飞机梯度泡沫混凝土拦阻系统的理论建模与有限元仿真
作者: 杨先锋   刑运   张志强   杨嘉陵   来源: 北京力学会第二十三届学术年会 年份: 2017 文献类型 : 会议论文 关键词: 能量吸收   拦阻系统   泡沫混凝土   预测模型  
描述: 针对于不同型号冲出跑道末端的飞机,本文提出了一种拦阻材料及厚度沿飞机运动方向发生变化的梯度道面拦阻系统。研究了飞机机轮与泡沫混凝土拦阻材料的耦合作用机理,建立了反映飞机机轮承受阻力的拦阻预测模型
基于支持向量机的飞机重着陆预测模型
作者: 常文兵   张佳宁   周晟瀚   来源: 飞机设计 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   重着陆   飞参数据   预测模型  
描述: 研究以建立一种重着陆预测模型为目的,筛选飞机着陆过程中部分飞参数据,有针对性地提出一套飞参数据处理与分析方法,基于处理后的飞参数据建立一种支持向量机的重着陆预测模型,通过特征选取与参数优化,对
航空战时弹药保障供应能力优化预测仿真
作者: 康宗宇   陈义军   陈伟   来源: 计算机仿真 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 航空弹药   预测模型   保障能力  
描述: 传统方法依据弹药的配给关系对弹药类型进行分类,利用灰色关联算法结合航空弹药需求量组供应能力预测模型,但是不能利用回归预测的最优权值对航空战时弹药保障供应能力状态向量进行最优预测,存在预测误差大的问题
飞机梯度泡沫混凝土拦阻系统的理论建模与有限元仿真
作者: 杨先锋   刑运   张志强   杨嘉陵   来源: 北京力学会第二十三届学术年会 年份: 2017 文献类型 : 会议论文 关键词: 能量吸收   拦阻系统   泡沫混凝土   预测模型  
描述: 针对于不同型号冲出跑道末端的飞机,本文提出了一种拦阻材料及厚度沿飞机运动方向发生变化的梯度道面拦阻系统。研究了飞机机轮与泡沫混凝土拦阻材料的耦合作用机理,建立了反映飞机机轮承受阻力的拦阻预测模型
基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别
作者: 俞汝劼   杨贞   熊惠霖   来源: 计算机应用 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   深度学习   目标检测识别   航空器检测  
描述: 突破,而基于卷积神经网络的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.1
基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别
作者: 俞汝劼   杨贞   熊惠霖   来源: 计算机应用 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   深度学习   目标检测识别   航空器检测  
描述: 突破,而基于卷积神经网络的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.1
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