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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