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： 2024 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： 孔探检测技术是航空发动机叶片损伤检测的主要手段，但目前依赖人工操作，耗时耗力。本文提出了一个孔探视频检测的SW-YOLO模型，该模型包括输入端、主干网络、颈部网络、头部网络4个模块。首先，在主干网

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： 2024 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

面向可迁移跨域自适应学习的航空发动机剩余寿命预测方法

作者： 李文骁     李勇成     李鹏     马浩统     雷印杰   来源： 现代计算机 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 可迁移对抗   跨域学习   域自适应   剩余寿命预测  

描述： 航空发动机剩余寿命（RUL）预测任务中数据集标签较少且工况多变，导致传感器时间序列之间存在明显分布差异，限制了RUL预测方法的泛化能力。跨域学习的提出为该任务提供了一种可行的解决方案。传统跨域学习

基于数据驱动模型的航空发动机剩余寿命预测研究

作者： 王晓鹏.   来源： 陕西理工大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数据驱动   注意力机制   循环神经网络   剩余寿命预测   平均回归特征  

描述： 基于数据驱动模型的航空发动机剩余寿命预测研究

数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究

作者： 孙云鹏.   来源： 西安工业大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 维纳过程   双向门控循环单元   剩余寿命预测   复合健康指标   堆叠降噪自编码器  

描述： 数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究

基于数据驱动模型的航空发动机剩余寿命预测研究

作者： 王晓鹏.   来源： 陕西理工大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数据驱动   注意力机制   循环神经网络   剩余寿命预测   平均回归特征  

描述： 基于数据驱动模型的航空发动机剩余寿命预测研究

数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究

作者： 孙云鹏.   来源： 西安工业大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 维纳过程   双向门控循环单元   剩余寿命预测   复合健康指标   堆叠降噪自编码器  

描述： 数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究

改进注意力机制的航空发动机试验转子系统智能故障诊断

作者： 伍济钢     文港     杨康   来源： 振动与冲击 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   卷积神经网络   故障诊断   航空发动机转子  

描述： 不同尺度的卷积评分解决现有空间注意力机制对航空发动机转子故障空间信息提取能力不足的问题；将二者结合构建改进的通道空间注意力机制模块，再导入一维卷积神经网络中构建改进注意力机制的一维卷积神经网络完成智能

航空器着陆跑道占用时间预测模型研究

作者： 李颖哲.   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： QAR数据   卷积神经网络   麻雀搜索算法   航空器着陆跑道占用时间  

描述： 航空器着陆跑道占用时间预测模型研究