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根据【关键词:
生成对抗网络,卷积神经网络,故障诊断,数据增强,发动机引气系统,不平衡
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FTA与RBF方法结合的某型飞机起落架
故障诊断
作者:
李锋
冯珂
李晨旭
赵德中
陈振
来源:
液压气动与密封
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
FTA
RBF神经网络
起落架
故障诊断
描述:
为了提高某型飞机起落架
故障诊断
率,分别采用故障树分析法(Fault Tree Analysis, FTA)和FTA与RBF神经网络(Radial Basis Function, RBF)的方法对起
基于大数据技术的航空发动机电气系统
故障诊断
策略优化分析
作者:
赵平
柳子玉
王恩双
来源:
电子技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
大数据分析
航空发动机
故障诊断
描述:
阐述通过建立
故障诊断
模型、提出优化策略,可以改善诊断结果的可解释性、自动化程度、实时性以及系统的稳定性与可靠性。该方法能够提高航空发动机电气系统
故障诊断
的准确性和效率。
基于空时模型的航空管路卡箍
故障诊断
研究
作者:
王铜宇
袁晟友
李开泰
米承权
林洁如
杨同光
来源:
机床与液压
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空管路卡箍
故障诊断
空间特征提取
时间特征提取
描述:
模块,提取航空卡箍故障信号中的全局特征。结果表明:设计的空时
故障诊断
模型可实现航空卡箍故障的精准识别。与目前所用的深度
卷积神经网络
模型、门控循环单元神经网络模型、循环神经网络模型、支持向量机和误差反向传播神经网络模型等5种先进的
故障诊断
方法进行对比分析,所提方法对航空卡箍故障识别具有优越性。
航空电子设备测试性设计方法研究
作者:
王峰
陈鑫
张祎彤
来源:
信息记录材料
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
测试性
测试性设计
故障隔离
描述:
随着航空工业的高速发展,对于航空电子设备的性能提出了更高要求,航空电子设备的设计越来越复杂,成本也随之越来越高昂,在产品实际运行中对这些设备维护和保障的成本也随之增加,且对于维护环节的时间效率提出了更高的要求。因此在产品维护环节,迫切需要一种新方法来满足成本和效率的要求,测试性就是为这一要求量身打造的新特性。基于此,以航空电子设备的测试性工作项目为出发点,探讨和研究适合这些设备的测试性设计方法,并提出可行的方法来提高产品的测试性设计水平。
航空发动机多源异构信息融合诊断新方法
作者:
张永强
顾晓华
杨杰
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
多源异构信息
故障诊断
数据融合
描述:
类别监测参数与不同类别故障模式之间的耦合关系,实现了多源异构监测数据的有效融合,解决了同型号多台发动机/单台发动机监测参数得到的同一故障模式的结果差异或矛盾的精化处理问题,给出了一种提高发动机
故障诊断
结果精度的新方法。
基于数据的航空发动机
故障诊断
及预测方法研究
作者:
李晓宇.
来源:
齐鲁工业大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
特征提取
故障诊断
剩余使用寿命预测
描述:
基于数据的航空发动机
故障诊断
及预测方法研究
基于数据的航空发动机
故障诊断
及预测方法研究
作者:
李晓宇.
来源:
齐鲁工业大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
特征提取
故障诊断
剩余使用寿命预测
描述:
基于数据的航空发动机
故障诊断
及预测方法研究
基于迁移学习的飞机线束模板图纸识别模型研究
作者:
周文举
朱一丁
杨庆华
朱喜
王长法
来源:
信阳师范学院学报(自然科学版)
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
线束模板图纸
卷积神经网络
航空电气线路互联系统(EWIS)
16网络
VGG
迁移学习
描述:
针对航空电气线路互联系统(EWIS)线束模板图纸在更改时的识别与分类问题,设计了一种基于迁移学习的飞机线束模板图纸内容分类方法。由现有的线束模板图纸建立线束模板图纸元素数据集,选定VGG-16网络作为基础网络进行改进,优化模型结构与参数。为了解决数据集规模较小并提高模型的识别精度及训练效率的问题,将大规模数据集训练的预训练模型迁移至线束模板图纸元素数据集进行训练,并比较不同迁移学习方式及不同网络结构对模型性能的影响。试验结果表明,微调迁移学习模型具有较高的分类准确度,达到了98.89%。与其他网络相比,该微调迁移学习模型具有更短的训练时长以及更高的识别准确率,具有较好的应用前景。
基于视觉Transformer飞行员姿态估计
作者:
吴红兰
刘豪
孙有朝
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
智能驾驶舱
民用飞机
飞行员姿态估计
自注意力
可解释性
描述:
飞行员姿态(ViTPPose)估计模型,该模型在
卷积神经网络
(CNN)主干网络末端使用包含多层编码层的双支路Transformer模块,编码层联合Transformer和空洞卷积,在增大感受野的同时捕捉
基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究
作者:
仵晨伟.
来源:
西安理工大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
特征融合
卷积神经网络
目标检测
深度学习
航空遥感图像
描述:
基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究
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