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根据【关键词:
航空发动机,卷积神经网络,Informer,深度学习,剩余寿命预测
】搜索到相关结果
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关键词
基于特征融合的航空遥感图像目标检测
深度学习
方法研究
作者:
仵晨伟.
来源:
西安理工大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
特征融合
卷积神经网络
目标检测
深度学习
航空遥感图像
描述:
基于特征融合的航空遥感图像目标检测
深度学习
方法研究
基于特征融合的航空遥感图像目标检测
深度学习
方法研究
作者:
仵晨伟.
来源:
西安理工大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
特征融合
卷积神经网络
目标检测
深度学习
航空遥感图像
描述:
基于特征融合的航空遥感图像目标检测
深度学习
方法研究
作者:
戴郎杰
蔡开龙
王阿久
黄菲
来源:
电子测量技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
极限学习机
卷积神经网络
故障诊断
秃鹰搜索算法
描述:
作者:
张搏文
庞新宇
程宝安
李峰
宿绅正
来源:
振动与冲击
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
故障诊断
轴承
转子位移概率密度信息(PIRD)
描述:
作者:
秦子轩
张晓东
白广芝
任先聪
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
剩余可用寿命
深度学习
多头注意力机制
多尺度卷积双向长短期记忆网络
描述:
航空发动机
叶片表面损伤与检测研究进展
作者:
程亚茹
李湉
薛辉
黎红英
王丹
唐鋆磊
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器视觉
叶片损伤
深度学习
无损检测
描述:
航空发动机
叶片的工作环境极其恶劣,表面会出现各种类型的损伤。在损伤早期进行表面检测能够有效预防因损伤扩展导致的叶片失效断裂。发动机叶片表面损伤的检测和评估主要由人工操作,严重依赖工作经验,但人工检测
航空发动机
润滑系统故障知识图谱构建及应用
作者:
吴闯
张亮
唐希浪
崔利杰
谢小月
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
润滑系统
知识问答
知识图谱
描述:
由于
航空发动机
润滑系统结构功能复杂,基于现有的健康管理系统开展故障诊断存在可解释性不足及高度依赖专家经验的问题,提出一套面向
航空发动机
润滑系统的故障知识图谱构建方法。在结合专家知识设计润滑系统
基于
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测方法研究
作者:
曹锦山.
来源:
重庆交通大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
剩余使用寿命
多头自注意力机制
描述:
基于
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测方法研究
基于
深度学习
的
航空发动机
涡轮叶片烧蚀检测研究
作者:
陈纪宗.
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:
注意力机制
航空发动机
自动化检测
语义分割
深度学习
描述:
基于
深度学习
的
航空发动机
涡轮叶片烧蚀检测研究
基于
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测方法研究
作者:
曹锦山.
来源:
重庆交通大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
剩余使用寿命
多头自注意力机制
描述:
基于
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测方法研究
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