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首页> 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 4 条

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某型飞机腹板裂纹分析及改装设计: 作者： 彭军郭晨阳张勇张赟杨欣毅 来源： 系统仿真技术 年份： 2018 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机 故障诊断 深度学习 神经网络; 描述： 引入深度学习理论,利用深度置信网络算法对由仿真软件生成的航空发动机部件性能衰退故障数据进行求解。与反向传播(BP)神经网络算法和径向基函数(RBF)神经网络算法的比较结果表明:虽然深度学习训练耗费

某型飞机腹板裂纹分析及改装设计: 作者： 彭军郭晨阳张勇张赟杨欣毅 来源： 系统仿真技术 年份： 2018 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机 故障诊断 深度学习 神经网络; 描述： 引入深度学习理论,利用深度置信网络算法对由仿真软件生成的航空发动机部件性能衰退故障数据进行求解。与反向传播(BP)神经网络算法和径向基函数(RBF)神经网络算法的比较结果表明:虽然深度学习训练耗费

基于灰色理论的航空发动机磨损趋势预测: 作者： 王琳郁大照于向财唐岩辉 来源： 系统仿真技术 年份： 2022 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机 1)模型磨损光谱分析灰色GM(1; 描述： ，建立了区间灰色模型，进行了误差计算，并对某型航空发动机滑油中5种元素的浓度监控值进行了预测分析。结果表明，运用灰色GM(1,1)模型方法预测某型航空发动机磨损趋势，达到了较高的准确率，且预测结果保持良好的一致性。

基于灰色理论的航空发动机磨损趋势预测: 作者： 王琳郁大照于向财唐岩辉 来源： 系统仿真技术 年份： 2022 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机 1)模型磨损光谱分析灰色GM(1; 描述： ，建立了区间灰色模型，进行了误差计算，并对某型航空发动机滑油中5种元素的浓度监控值进行了预测分析。结果表明，运用灰色GM(1,1)模型方法预测某型航空发动机磨损趋势，达到了较高的准确率，且预测结果保持良好的一致性。

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