航空航天用钛合金表面工程技术研究进展

作者： 王欣   罗学昆   宇波   汤智慧   来源： 航空制造技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 氧化   磨损   钛合金   涂层   表面改性   疲劳  

描述： 钛合金以其高比强度、低密度等优点,被广泛应用于航空航天零件中。然而,钛合金也存在硬度低、耐磨性差、高温氧化抗力差等弱点,表面应力集中敏感导致的疲劳问题也较突出,需利用表面工程技术克服磨损、腐蚀和疲劳

基于深度学习的航空高光谱蚀变矿物识别技术研究

作者： 易敏   来源： 核工业北京地质研究院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 空间信息   蚀变矿物填图   深度学习   航空高光谱  

描述： 基于深度学习的航空高光谱蚀变矿物识别技术研究

面向航空管制的轻量化语音增强算法研究与实现

作者： 吕忆蓝   来源： 电子科技大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 语音增强   噪声自适应   轻量级卷积神经网络   深度学习  

描述： 面向航空管制的轻量化语音增强算法研究与实现

基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究

作者： 常洪彬   来源： 吉林大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遥感图像   注意力机制   深度学习   目标检测  

描述： 基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究

基于CenterNet的航空遥感图像目标检测

作者： 杨曦中   高冠鸿   熊智   张玲   来源： 航空电子技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 目标检测   深度学习   神经网络   CenterNet  

描述： 为实现高精度的航空图像目标检测，将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中，同时使用Resnet50主干网络，并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试，结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高，证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。

基于深度学习的航空器场面轨迹预测

作者： 李雪   何元清   胡耀   来源： 现代计算机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  

描述： 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础，在路由规划，风险预警，航班次序，重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点，对航空器场面历史数据进行分析和预处理，设定网络模型参数，构建轨迹预测模型，提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化，改进长短期记忆网络的隐藏层结构，实现对航空器场面轨迹的中期预测。

通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探

作者： 王翔   来源： 内燃机与配件 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习   训练飞行   异常检测  

描述： 大型运输机发动机的健康管理研究较为广泛,相对于运输航空,针对通用航空领域以训练飞行为主的小型教练机发动机的异常检测技术还不够成熟。训练飞行具有飞行模式固定,起降频次较高,信息数据结构简单的特点,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。

通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探

作者： 王翔   来源： 内燃机与配件 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习   训练飞行   异常检测  

描述： 大型运输机发动机的健康管理研究较为广泛,相对于运输航空,针对通用航空领域以训练飞行为主的小型教练机发动机的异常检测技术还不够成熟。训练飞行具有飞行模式固定,起降频次较高,信息数据结构简单的特点,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。

旋转式航空重力梯度仪动态测量误差传递模型与事后误差补偿

作者： 程一   李桐林   周帅   来源： 地球物理学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 误差传递模型   事后误差补偿   深度学习   重力梯度仪  

描述： 航空重力梯度测量技术可快速、高效地完成面积性重力梯度数据采集工作，在矿产资源勘查、军事目标探测等诸多科学领域具有广泛的应用.而航空重力梯度动态测量误差补偿方法是重力梯度动态测量数据处理中的一项重要工作.本文首先对旋转式重力梯度仪误差传递机理进行了定量分析，在综合考虑重力梯度仪系统非理想因素相互作用的情况下，建立了多种非理想因素与外部动态运动参数相耦合的误差传递模型；其次，提出了基于数据驱动的深度学习方法对航空动态测量误差进行补偿，并基于误差传递传递模型建立仿真数据样本集验证了方法的有效性；最后，通过航空重力梯度仪实测数据的处理和应用，验证了本文建立事后误差补偿方法的泛化性，进一步验证了本文建立方法在航空动态测量噪声抑制中的实用性，为航空重力梯度动态测量数据的处理提供技术储备.

基于深度学习的航空器场面轨迹预测

作者： 李雪   何元清   胡耀   来源： 现代计算机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  

描述： 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础，在路由规划，风险预警，航班次序，重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点，对航空器场面历史数据进行分析和预处理，设定网络模型参数，构建轨迹预测模型，提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化，改进长短期记忆网络的隐藏层结构，实现对航空器场面轨迹的中期预测。