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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
基于
深度学习
的
航空发动机
磨损部位识别方法
作者:
苗慧慧
曹桂松
孙智君
康玉祥
马佳丽
陈果
来源:
润滑与密封
年份:
2023
文献类型 :
期刊
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
描述:
针对
航空发动机
润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多,靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题,提出一种基于
深度学习
的
航空发动机
润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元
基于时空特征的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
徐震震
薛林
马凯
杨玉迪
来源:
电子测量技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
时间特征
剩余寿命预测
空间特征
描述:
航空发动机
作为一种高精密机械部件,对飞机性能和可靠性有重要影响。准确的剩余寿命预测可以降低维修成本,减少安全事故的发生。现有的预测方法只关注传感器数据之间的时间关系,忽略了传感器之间的空间关系。本文
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:
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:
.87%的平均查全率,优于通用
目标检测
算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度(平均精度分别得到了59.
1
9%和2.53%的提升)。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。
基于RDK-ELM的
航空发动机
控制系统故障诊断
作者:
陈虹潞
黄向华
来源:
航空发动机
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
极限学习机
控制系统
简约改进
故障诊断
深度学习
描述:
为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足
航空发动机
故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出
1
种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合
深度学习
网络的多层结构
基于RDK-ELM的
航空发动机
控制系统故障诊断
作者:
陈虹潞
黄向华
来源:
航空发动机
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
极限学习机
控制系统
简约改进
故障诊断
深度学习
描述:
为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足
航空发动机
故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出
1
种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合
深度学习
网络的多层结构
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:
.87%的平均查全率,优于通用
目标检测
算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度(平均精度分别得到了59.
1
9%和2.53%的提升)。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。
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:
.87%的平均查全率,优于通用
目标检测
算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度(平均精度分别得到了59.
1
9%和2.53%的提升)。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。
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:
.87%的平均查全率,优于通用
目标检测
算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度(平均精度分别得到了59.
1
9%和2.53%的提升)。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。
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:
.87%的平均查全率,优于通用
目标检测
算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度(平均精度分别得到了59.
1
9%和2.53%的提升)。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。
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