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根据【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
】搜索到相关结果
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关键词
飞机结构静强度试验屈曲检测系统设计实现
作者:
许向彦
常亮
韩志华
聂小华
来源:
科学技术与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
实时检测
软件设计
屈曲识别
静力试验
描述:
飞机结构静强度试验屈曲检测系统设计实现
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
基于概率稀疏自注意力的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
王欣
黄佳琪
许雅玺
来源:
科学技术与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
概率稀疏自注意力
剩余寿命预测
描述:
航空发动机
剩余寿命预测对其健康管理具有重要意义,针对长序列、多维度的
航空发动机
监测参数,提出一种基于概率稀疏自注意力(ProbSparse Self-Attention)的Transformer模型
基于
深度学习
的
航空发动机
齿轮故障诊断
作者:
万安平
杨洁
王景霖
陈挺
缪徐
黄佳湧
杜翔
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
dimensional convolutional neural network,简称
1
D-CNN)对试验获取的某
航空发动机
的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类,建立齿轮故障一维卷积神经网络模型,对
航空发动机
轴承进行
基于
深度学习
的
航空发动机
滑油磨粒检测研究
作者:
侯媛媛
李江红
薛军印
来源:
计算机测量与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
YOLOv3模型
滑油磨粒检测
深度学习
SER算法
描述:
针对滑油中磨粒形状复杂且尺寸大小不一,传统滑油磨粒检测方法存在时效性差、检测尺度小、精度低、非铁磁性磨粒不能检测等缺点;设计了一种基于
深度学习
的
航空发动机
滑油磨粒检测方法;基于连续流微流控芯片的滑油
航空发动机
外形点云的特征分割方法
作者:
闫杰琼
周来水
胡少乾
文思扬
来源:
光学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器视觉
外形点云
深度学习
特征分割
描述:
提出了迫切需求。为了使重建出的发动机外形几何模型尽可能地保留准确的结构特征,提出了一种基于
深度学习
的
航空发动机
外形点云特征分割方法,该方法将整体点云分割成特征数据与非特征数据,这有利于后续采用不同的方法
基于多传感器融合卷积神经网络的
航空发动机
轴承故障诊断
作者:
杨洁
万安平
王景霖
单添敏
缪徐
李客
左强
来源:
中国电机工程学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机
轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,
1
D-CNN)对实验获取的某
航空发动机
的轴承故障
基于多传感器融合卷积神经网络的
航空发动机
轴承故障诊断
作者:
杨洁
万安平
王景霖
单添敏
缪徐
李客
左强
来源:
中国电机工程学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机
轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,
1
D-CNN)对实验获取的某
航空发动机
的轴承故障
航空发动机
外形点云特征分割的训练集构建
作者:
文思扬
周来水
闫杰琼
胡少乾
来源:
机械制造与自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
点云分割
训练集
逆向工程
描述:
在
航空发动机
外形重建过程中,需要将外形点云数据进行分割,获得更小、连贯、具有相同属性点的点云片段,以利于之后点云数据的分类提取。设计一种用于
航空发动机
外形特征点云分割的
深度学习
训练数据集的构建方法
基于堆栈自编码器和DeepAR的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
李浩
王卓健
李哲
陈煊
李园
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
寿命预测
深度学习
预测模型
数据融合
描述:
针对现有
航空发动机
剩余寿命预测大多基于单点预测模式,不能准确给出预测结果置信区间的问题,提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先,堆栈自编码器通过无监督式
深度学习
对
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