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根据【关键词:航空发动机,智能化,监控管理,数据分析】搜索到相关结果 26 条
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基于集成学习的航空发动机排气温度预测
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作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
航空发动机
排气温度
神经网络
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描述:
准确预测排气温度对预知航空发动机未来的工作状态至关重要。然而,传统航空发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的航空发动机
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基于特征优化与改进KNN的航空发动机故障诊断
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作者:
周寒
莫李平
刘渊
王奕首
卿新林
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
改进KNN算法
特征优化算法
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描述:
为有效解决航空发动机气路故障诊断难题,建立了基于特征优化与改进KNN的航空发动机气路故障诊断模型。利用特征优化算法对发动机故障特征进行处理,包括特征增维与近邻成分分析算法;将特征优化后的特征输入
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航空发动机燃油调节器流量异常故障诊断
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作者:
张炳诚
毛碧波
刘雪娇
林萌
宋炯亮
杨懿
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
流量
故障树
燃油调节器
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描述:
针对某型号航空发动机在试验中燃油调节器流量数据异常,采用故障树分析方法对燃油调节器的故障进行诊断分析。介绍了故障树的基本原理、建树的原则和基本步骤。故障树分析得出多个底事件,通过对底事件的分析,实现
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基于MBSE模型的航空发动机产品技术成熟度评价方法研究
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作者:
李大为
王晨
郝旺
越东峰
来源:
航空计算技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
MBSE
武器装备
技术成熟度评估
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描述:
武器装备技术成熟度评价大多依靠关键技术元素(CTE)且评价领域仅限于设计领域不够全面等痛点,创新的提出一种基于MBSE航空发动机产品技术成熟度快速评价模型,并从航空发动机研发全过程涉及的设计评价、生产制造
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航空发动机燃油调节器流量异常故障诊断
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作者:
张炳诚
毛碧波
刘雪娇
林萌
宋炯亮
杨懿
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
流量
故障树
燃油调节器
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描述:
针对某型号航空发动机在试验中燃油调节器流量数据异常,采用故障树分析方法对燃油调节器的故障进行诊断分析。介绍了故障树的基本原理、建树的原则和基本步骤。故障树分析得出多个底事件,通过对底事件的分析,实现
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基于MBSE模型的航空发动机产品技术成熟度评价方法研究
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作者:
李大为
王晨
郝旺
越东峰
来源:
航空计算技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
MBSE
武器装备
技术成熟度评估
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描述:
武器装备技术成熟度评价大多依靠关键技术元素(CTE)且评价领域仅限于设计领域不够全面等痛点,创新的提出一种基于MBSE航空发动机产品技术成熟度快速评价模型,并从航空发动机研发全过程涉及的设计评价、生产制造
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基于贝叶斯网络的航空发动机故障诊断研究
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作者:
徐嫄乐
缪志松
姜哲
来源:
航空计算技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
蒙特卡罗仿真
航空发动机
贝叶斯网络
故障诊断
气路系统
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描述:
针对航空发动机气路系统故障诊断,采用贝叶斯统计方法,建立气路部件健康参数与测量参数残差构成的贝叶斯网络模型,采用离散化方法计算得到贝叶斯网络中各个节点的条件概率分布,结合测量残差的实测信息,实现
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基于贝叶斯网络的航空发动机故障诊断研究
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作者:
徐嫄乐
缪志松
姜哲
来源:
航空计算技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
蒙特卡罗仿真
航空发动机
贝叶斯网络
故障诊断
气路系统
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描述:
针对航空发动机气路系统故障诊断,采用贝叶斯统计方法,建立气路部件健康参数与测量参数残差构成的贝叶斯网络模型,采用离散化方法计算得到贝叶斯网络中各个节点的条件概率分布,结合测量残差的实测信息,实现
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基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
付强
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
时间序列预测
性能退化分析
GRU神经网络
剩余寿命预测
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描述:
针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将
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基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
付强
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
时间序列预测
性能退化分析
GRU神经网络
剩余寿命预测
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描述:
针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将