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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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航空维修与工程
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(27)
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(11)
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(10)
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(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
基于深度迁移学习的
航空发动机
滚动轴承故障智能诊断
作者:
张向阳
来源:
南京航空航天大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
滚动轴承
航空发动机
卷积神经网络
机匣
深度学习
迁移学习
智能诊断
描述:
基于深度迁移学习的
航空发动机
滚动轴承故障智能诊断
基于SW/YOLO模型的
航空发动机
叶片损伤实时检测
作者:
何宇豪
曹学国
刘信良
蒋浩坤
王静秋
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
实时检测
叶片损伤
深度学习
目标检测
孔探检测
描述:
,有利于较小损伤区域的检测,如烧蚀损伤,平均精度提高了8.
1
%。最后,通过与YOLOv5,Faster R/CNN,SSD模型的对比实验,结果表明SW/YOLO模型的平均精度均值分别提高了7%,6.2%,6.3%,检测速度满足实时检测需求,有利于提高
航空发动机
孔探检测的自动化和智能化水平。
基于
深度学习
的
航空发动机
涡轮叶片自动射线检测技术研究
作者:
王栋欢
肖洪
吴丁毅
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
涡轮叶片
射线图像
深度学习
射线检测
缺陷检测
描述:
一直以来,
航空发动机
涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响,有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题,针对
航空发动机
涡轮叶片射线图像,基于
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
基于深度迁移学习的
航空发动机
滚动轴承故障智能诊断
作者:
张向阳
来源:
南京航空航天大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
滚动轴承
航空发动机
卷积神经网络
机匣
深度学习
迁移学习
智能诊断
描述:
基于深度迁移学习的
航空发动机
滚动轴承故障智能诊断
基于SW/YOLO模型的
航空发动机
叶片损伤实时检测
作者:
何宇豪
曹学国
刘信良
蒋浩坤
王静秋
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
实时检测
叶片损伤
深度学习
目标检测
孔探检测
描述:
,有利于较小损伤区域的检测,如烧蚀损伤,平均精度提高了8.
1
%。最后,通过与YOLOv5,Faster R/CNN,SSD模型的对比实验,结果表明SW/YOLO模型的平均精度均值分别提高了7%,6.2%,6.3%,检测速度满足实时检测需求,有利于提高
航空发动机
孔探检测的自动化和智能化水平。
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