某型飞机发动机综合电子调节器干扰超短波电台故障分析

作者： 韩海舰   刘勇   郑艳艳   来源： 舰船电子工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 电磁兼容测试   性能测试   故障分析  

描述： 简要介绍了某型飞机一例发动机综合电子调节器干扰超短波电台的故障现象及影响,通过灵敏度测试、电磁兼容测试及串件测试,详细分析了故障发生的机理,查找出了干扰源及传播途径,并提出了相应的整改措施及建议。

某型飞机发动机综合电子调节器干扰超短波电台故障分析

作者： 韩海舰   刘勇   郑艳艳   来源： 舰船电子工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 电磁兼容测试   性能测试   故障分析  

描述： 简要介绍了某型飞机一例发动机综合电子调节器干扰超短波电台的故障现象及影响,通过灵敏度测试、电磁兼容测试及串件测试,详细分析了故障发生的机理,查找出了干扰源及传播途径,并提出了相应的整改措施及建议。

某型飞机发动机综合电子调节器干扰超短波电台故障分析

作者： 韩海舰   刘勇   郑艳艳   来源： 舰船电子工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 电磁兼容测试   性能测试   故障分析  

描述： 简要介绍了某型飞机一例发动机综合电子调节器干扰超短波电台的故障现象及影响,通过灵敏度测试、电磁兼容测试及串件测试,详细分析了故障发生的机理,查找出了干扰源及传播途径,并提出了相应的整改措施及建议。

某型飞机发动机综合电子调节器干扰超短波电台故障分析

作者： 韩海舰   刘勇   郑艳艳   来源： 舰船电子工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 电磁兼容测试   性能测试   故障分析  

描述： 简要介绍了某型飞机一例发动机综合电子调节器干扰超短波电台的故障现象及影响,通过灵敏度测试、电磁兼容测试及串件测试,详细分析了故障发生的机理,查找出了干扰源及传播途径,并提出了相应的整改措施及建议。

某型飞机发动机综合电子调节器干扰超短波电台故障分析

作者： 韩海舰   刘勇   郑艳艳   来源： 舰船电子工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 电磁兼容测试   性能测试   故障分析  

描述： 简要介绍了某型飞机一例发动机综合电子调节器干扰超短波电台的故障现象及影响,通过灵敏度测试、电磁兼容测试及串件测试,详细分析了故障发生的机理,查找出了干扰源及传播途径,并提出了相应的整改措施及建议。

某型飞机发动机综合电子调节器干扰超短波电台故障分析

作者： 韩海舰   刘勇   郑艳艳   来源： 舰船电子工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 电磁兼容测试   性能测试   故障分析  

描述： 简要介绍了某型飞机一例发动机综合电子调节器干扰超短波电台的故障现象及影响,通过灵敏度测试、电磁兼容测试及串件测试,详细分析了故障发生的机理,查找出了干扰源及传播途径,并提出了相应的整改措施及建议。

机器学习在航空发动机排气温度预测中的应用研究

作者： 易文川   王兴   王翔   唐庆如   来源： 舰船电子工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   机器学习   性能评估   排气温度   预测算法  

描述： 了较好的预测精度；人工神经网络是最合适的预测算法，但它存在繁琐的超参数调整过程。结果表明，经过良好训练的机器学习模型可以准确预测航空发动机排气温度，同时也有助于优化发动机性能、排放和寿命。

机器学习在航空发动机排气温度预测中的应用研究

作者： 易文川   王兴   王翔   唐庆如   来源： 舰船电子工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   机器学习   性能评估   排气温度   预测算法  

描述： 了较好的预测精度；人工神经网络是最合适的预测算法，但它存在繁琐的超参数调整过程。结果表明，经过良好训练的机器学习模型可以准确预测航空发动机排气温度，同时也有助于优化发动机性能、排放和寿命。

机器学习在航空发动机排气温度预测中的应用研究

作者： 易文川   王兴   王翔   唐庆如   来源： 舰船电子工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   机器学习   性能评估   排气温度   预测算法  

描述： 了较好的预测精度；人工神经网络是最合适的预测算法，但它存在繁琐的超参数调整过程。结果表明，经过良好训练的机器学习模型可以准确预测航空发动机排气温度，同时也有助于优化发动机性能、排放和寿命。

机器学习在航空发动机排气温度预测中的应用研究

作者： 易文川   王兴   王翔   唐庆如   来源： 舰船电子工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   机器学习   性能评估   排气温度   预测算法  

描述： 了较好的预测精度；人工神经网络是最合适的预测算法，但它存在繁琐的超参数调整过程。结果表明，经过良好训练的机器学习模型可以准确预测航空发动机排气温度，同时也有助于优化发动机性能、排放和寿命。