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- 基于典型机器学习算法的航空发动机价格估算模型研究
- 作者： 刘子源 张大维 高星 来源： 中国电子科学研究院学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习 价格估算模型 AdaBoost算法 决策树算法 KNN算法 随机森林算法 涡轴、涡桨发动机
- 描述： 航空发动机的研制具有难度大、风险高、周期长、经费多的特点，需要在论证阶段对订购价格进行科学的估算，设定合理的目标。文中收集部分涡轴、涡桨发动机的性能指标、物理参数及订购价格等数据，运用典型机器学习
- 基于飞行剖面的航空器试飞活动空管风险研究
- 作者： 韩鹏 王军 王启 赵嶷飞 来源： 中国安全科学学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空器适航 贝叶斯网络(BN) 空中交通管理 风险评估 飞行剖面 试飞活动
- 描述： 为明确空中交通管理风险对航空器适航试飞活动不安全事件的影响,首先,依据航空器试飞科目绘制相应飞行剖面;其次,基于试飞活动飞行剖面,分析管制单位试飞保障流程,提取管制运行风险对试飞活动的影响因素;采用
- 基于飞行剖面的航空器试飞活动空管风险研究
- 作者： 韩鹏 王军 王启 赵嶷飞 来源： 中国安全科学学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空器适航 贝叶斯网络(BN) 空中交通管理 风险评估 飞行剖面 试飞活动
- 描述： 为明确空中交通管理风险对航空器适航试飞活动不安全事件的影响,首先,依据航空器试飞科目绘制相应飞行剖面;其次,基于试飞活动飞行剖面,分析管制单位试飞保障流程,提取管制运行风险对试飞活动的影响因素;采用
- 基于Bi-LSTM的航空发动机寿命预测
- 作者： 万晓凡 徐泽宇 张营 来源： 农业装备与车辆工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 寿命预测 优化 过拟合 神经网络
- 描述： 针对哪种类型神经网络对航空发动机剩余寿命预测结果更为准确的问题，采用对不同神经网络预测结果比较的方法，通过搭建双向长短时记忆网络预测模型的实验，对网络结构进行过拟合优化和对数据进行预处理后代入模型
- 超临界RP-3航空煤油热物性替代模型研究
- 作者： 沈扬 刘源斌 曹炳阳 来源： 工程热物理学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空煤油 遗传算法 神经网络 热物性 超临界状态
- 描述： 为准确预测RP-3航空煤油在超临界压力下的热物性，本文在四组分模型的基础上，分别基于遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)，提出了两种构建航空煤油替代模型的方法，并对比了两种方法在预测不同热物性上
- 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： 精确的航空安全预测是科学开展安全预警的前提。航空事故不仅致因机理复杂,还存在迟滞效应,给安全样本时序信息的深度挖掘加大了难度。基于此,提出一种基于改进长短期记忆(long short-term 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2019年某型运输机事故数据为算例,选取多种常用时序预测模型作为对照。实验结果表明本文所提方法,预测误差较现有方法降低了28%以上,同时具有较好的泛化能力和鲁棒性。
- 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： 精确的航空安全预测是科学开展安全预警的前提。航空事故不仅致因机理复杂,还存在迟滞效应,给安全样本时序信息的深度挖掘加大了难度。基于此,提出一种基于改进长短期记忆(long short-term 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2019年某型运输机事故数据为算例,选取多种常用时序预测模型作为对照。实验结果表明本文所提方法,预测误差较现有方法降低了28%以上,同时具有较好的泛化能力和鲁棒性。