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根据【关键词:
航空发动机,一维卷积残差网络,能谱分析,深度学习,磨损
】搜索到相关结果
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1988
(2)
1985
(2)
1955
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航空发动机
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南京航空航天大学
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推进技术
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内燃机与配件
(105)
航空维修与工程
(102)
中国民航大学
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中国民用航空飞行学院
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大连理工大学
(68)
航空动力学报
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哈尔滨工业大学
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机械制造与自动化
(38)
科学技术与工程
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北京航空航天大学学报
(27)
润滑与密封
(27)
计算机测量与控制
(24)
轴承
(14)
北京交通大学
(12)
机电工程技术
(11)
振动.测试与诊断
(11)
兰州理工大学
(10)
电子测量与仪器学报
(10)
厦门大学
(10)
电子测量技术
(8)
装备环境工程
(7)
重庆交通大学
(6)
中国电机工程学报
(6)
系统仿真技术
(4)
光学学报
(2)
合成润滑材料
(2)
华东师范大学学报(自然科学版)
(2)
关键词
基于
深度学习
的飞机装配孔位自动检测方法
作者:
孟庆嘉
杨超达
谭银
陈波
常玉伟
来源:
现代工业经济和信息化
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
自动检测方法
深度学习
装配孔位
飞机
描述:
为提高飞机装配孔位自动检测准确率,降低响应时间,获得较好的检测结果,提出基于
深度学习
的飞机装配孔位自动检测方法。基于设计的采集结构完成装配孔位图像采集,对图像进行降噪处理,基于
深度学习
理论,完成
基于
深度学习
的飞机表面缺陷检测
作者:
刘昊
来源:
航空维修与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
深度学习
缺陷检测
残差连接
描述:
基于
深度学习
的飞机表面缺陷检测
无损检测技术在
航空发动机
叶片故障自动检测中的应用
作者:
邸三虎
来源:
模具制造
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
缺陷自动识别
无损检测
航空发动机叶片
描述:
无损检测技术在
航空发动机
叶片故障自动检测中的应用
含干扰区域的航空铣削件导孔视觉测量方法
作者:
高光亚
闫娟
杨慧斌
刘亚彪
来源:
上海工程技术大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
视觉测量
边缘检测
深度学习
图像分割
描述:
含干扰区域的航空铣削件导孔视觉测量方法
基于机器视觉的飞机蒙皮表面缺陷检测方法综述
作者:
邴皓哲
赵健淇
来源:
飞机设计
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
机器视觉
图像处理
深度学习
缺陷检测
描述:
传统视觉的方法和基于
深度学习
的方法,并详细分析了其基本原理、优缺点以及相关的应用算法。对基于机器视觉的飞机蒙皮表面缺陷检测方法进行了总结,对其未来的发展进行了展望。
基于
深度学习
的飞机装配孔位自动检测方法
作者:
孟庆嘉
杨超达
谭银
陈波
常玉伟
来源:
现代工业经济和信息化
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
自动检测方法
深度学习
装配孔位
飞机
描述:
为提高飞机装配孔位自动检测准确率,降低响应时间,获得较好的检测结果,提出基于
深度学习
的飞机装配孔位自动检测方法。基于设计的采集结构完成装配孔位图像采集,对图像进行降噪处理,基于
深度学习
理论,完成
技能领域
深度学习
评价核心指标构建与量表开发研究——以飞机维修虚拟仿真学习为例
作者:
穆肃
高春瑾
田巨
来源:
广州开放大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机维修
深度学习
量表开发
虚拟仿真
评价指标
描述:
学生主动、有深度的学习有利于促进职业技能提升。教学质量评价是职业技能教学的重要一环,
深度学习
理论可为技术支持下的专业技能教学与评价提供理论支持和实践指导。本研究以飞机维修虚拟仿真教学为例,采用
基于
深度学习
的水上飞机非定常水载荷重构
作者:
樊云翔
艾化楠
王明振
曹楷
刘学军
吕宏强
来源:
航空学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
扩散模型
时序卷积网络
稀疏数据
深度学习
非定常流场重构
描述:
动载荷数据非线性强且数据稀疏,传统的流场重构方法难以适用。采用时序卷积网络(TCN)对水上飞机入水的船底时序流场重构问题进行建模研究,通过
深度学习
优秀的非线性拟合能力学习流场规律,并在传统的TCN基础上
基于深度迁移学习的复杂机场场景飞机目标检测方法
作者:
钟聃
李铁虎
李诚
来源:
光子学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
机场场面
迁移学习
特征金字塔网络
飞机目标检测
描述:
提出了一种改进的
深度学习
模型,旨在解决检测问题。首先基于迁移学习,微调预训练模型,提高了模型在有限的飞机数据集中的特征提取能力。其次,融入调整模块以增加深层特征图的感受野,提升模型的鲁棒性。引入
考虑燃烧室出口温度分布的
航空发动机
部件级模型
作者:
郑前钢
张宏维
张海波
来源:
推进技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
燃烧室出口温度分布
深度学习
预测模型
全包线
发动机部件级模型
描述:
发动机在不同工作状态、不同包线点下的燃烧室出口温度分布场。结果表明:Inception-反卷积网络在训练集和测试集上的均方误差比常规反卷积降低
11
.83%和5.6%,比WGAN-GP降低87%和90
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