小型航空发动机液压装配车架设计及仿真

作者： 付玄     石一宏     衣昕     傅波     李鸿宇   来源： 液压与气动 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   系统仿真   负载敏感   装配车架   液压系统  

描述： 针对目前小型航空发动机装配车架结构形式单一、空间运转自由度不足等问题，设计了一种新型小型航空发动机装配车架，增加了主支点翻转支撑机构和液压系统升降机构，并引入了负载敏感系统对液压回路进行控制，从而

航空柱塞泵供油管路空化及其对泵性能的影响研究

作者： 陈云鹏.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 柱塞泵特性仿真   含气型空化   全空化模型   两相流   液压系统  

描述： 航空柱塞泵供油管路空化及其对泵性能的影响研究

航空柱塞泵供油管路空化及其对泵性能的影响研究

作者： 陈云鹏.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 柱塞泵特性仿真   含气型空化   全空化模型   两相流   液压系统  

描述： 航空柱塞泵供油管路空化及其对泵性能的影响研究

航空O形橡胶密封圈性能测试系统研制

作者： 韦杰   来源： 东北大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 密封   泄漏   性能测试   O形圈   液压系统  

描述： 论文首先综述了国内外液压系统密封技术的发展现状,同时对密封技术的相关内容作以介绍,并详细叙述了O形密封圈的密封原理及特点.在对已有研究文献进行阅读和分析的基础上,从理论上对O形密封圈的检验方法进行了系统的分析,参照国内外的检测方法(美国标准和中国航空部通

飞机液压系统故障特性分析及故障诊断使用技术研究

作者： 寇旭   来源： 西安科技大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 模糊数学   诊断方法   液压系统   故障   事故树模型  

描述： 飞机液压系统故障特性分析及故障诊断使用技术研究

飞机液压系统故障特性分析及故障诊断使用技术研究

作者： 寇旭   来源： 西安科技大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 模糊数学   诊断方法   液压系统   故障   事故树模型  

描述： 飞机液压系统故障特性分析及故障诊断使用技术研究

航空O形橡胶密封圈性能测试系统研制

作者： 韦杰   来源： 东北大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 密封   泄漏   性能测试   O形圈   液压系统  

描述： 论文首先综述了国内外液压系统密封技术的发展现状,同时对密封技术的相关内容作以介绍,并详细叙述了O形密封圈的密封原理及特点.在对已有研究文献进行阅读和分析的基础上,从理论上对O形密封圈的检验方法进行了系统的分析,参照国内外的检测方法(美国标准和中国航空部通

双发放宽静稳定布局电传客机单发停车对飞机操纵性及稳定性的影响研究

作者： 周堃     刘超     袁忠大     杨振博     梁卫颖   来源： 工程研究——跨学科视野中的工程 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 放宽静稳定布局   飞行控制   液压系统   适航审定   电传操纵  

描述： 双发放宽静稳定布局电传客机单发停车对飞机操纵性及稳定性的影响研究

飞机热管理系统热动态仿真及温度控制

作者： 翟雁军     范茹军     王绪辉     李栋     庞博     秦涛     任容韬     李运华   来源： 航空动力学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 热沉调度   仿真建模   热动态分析   液压系统   温度控制  

描述： 飞机热管理系统热动态仿真及温度控制

CNN with New Spatial Pyramid Pooling and Advanced Filter-Based Techniques: Revolutionizing Traffic Monitoring via Aerial Images

作者： Irfan   Javid     Rozaida   Ghazali     Waddah   Saeed     Tuba   Batool     Ebrahim   Al   Wajih   来源： Sustainability 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： semantic   Kalman   categorization   recognition   extended   vehicle   filter   pooling   U   and   pyramid   segmentation   spatial   Net  

描述： The escalation in vehicular traffic, in conjunction with global population growth, has precipitated heightened road congestion, augmented air pollution, and a rise in vehicular accidents. Over the past decade, the global vehicular count has witnessed a substantial surge. In this context, traffic monitoring emerges as a paramount challenge, especially within developing nations. This research introduces an innovative system for vehicle detection and categorization aimed at intelligent traffic monitoring. The system utilizes a convolutional neural network-based U-Net model for the segmentation of aerial images. After segmentation, the outputs are further analyzed for vehicle identification. This vehicle detection utilizes an advanced spatial pyramid pooling (ASPP) mechanism which refines the spatial partitions of the image and captures intricate details, enhancing the accuracy and precision of the detection process. Detected vehicles are then categorized into distinct subcategories. For the effective management and control of high-density traffic flow, the extended Kalman filter (EKF) technique is employed, thereby reducing the reliance on human oversight. In experimental evaluations, our proposed model exhibits exemplary vehicle detection capabilities across the German Aerospace Center (DLR3K) and the Vehicle Detection in Aerial Imagery (VEDAI) datasets. Potential applications of the system encompass vehicle identification in traffic streams, traffic congestion assessment, intersection traffic density analysis, differentiation of vehicle types, and pedestrian pathway determination.