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根据【关键词:航空发动机,聚四氟乙烯软管,可靠性,疲劳寿命,数值仿真】搜索到相关结果 16 条
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航空发动机典型弯管的模态分析
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作者:
王志国
来源:
中国民航大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
弯头长度
振动特性
弯管
弯角
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描述:
与数值仿真结果对比。结果表明:随着弯角变化,弯管模型1~4阶固有频率主要呈现减小趋势,但减小程度存在差异,结构主振型为弯曲与扭转不断叠加且振型幅度逐步增大;随着弯头长度变化,弯管模型5~9阶固有频率变化
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基于混沌PSO_Elman网络的航空发动机基线挖掘
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作者:
瞿红春
林文斌
许旺山
郭龙飞
来源:
中国民航大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
基线挖掘
航空发动机
粒子群算法
混沌
Elman神经网络
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描述:
为提高发动机基线的拟合精度,提出经混沌粒子群优化的Elman神经网络模型。利用混沌算法改进粒子群算法(PSO)的位置公式,以解决局部最优问题。利用非线性递减函数改进PSO粒子的速度公式,以解决收敛精度较低的问题。将该模型用于基线拟合,并与传统的误差反向传播网络(BP)、Elman网络、支持向量机(SVM)等模型的拟合误差进行对比。结果表明:在训练数据、测试数据、训练次数均相同的情况下,混沌PSO_Elman模型的拟合精度高于其他传统模型;当训练样本减少时,其拟合精度依然高于传统模型,证明该模型具有更强的学习能力。
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基于混沌PSO_Elman网络的航空发动机基线挖掘
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作者:
瞿红春
林文斌
许旺山
郭龙飞
来源:
中国民航大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
基线挖掘
航空发动机
粒子群算法
混沌
Elman神经网络
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描述:
为提高发动机基线的拟合精度,提出经混沌粒子群优化的Elman神经网络模型。利用混沌算法改进粒子群算法(PSO)的位置公式,以解决局部最优问题。利用非线性递减函数改进PSO粒子的速度公式,以解决收敛精度较低的问题。将该模型用于基线拟合,并与传统的误差反向传播网络(BP)、Elman网络、支持向量机(SVM)等模型的拟合误差进行对比。结果表明:在训练数据、测试数据、训练次数均相同的情况下,混沌PSO_Elman模型的拟合精度高于其他传统模型;当训练样本减少时,其拟合精度依然高于传统模型,证明该模型具有更强的学习能力。
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基于集成ELM模型的航空发动机性能参数预测
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作者:
徐建新
侯振华
来源:
中国民航大学学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
性能参数
航空发动机
极端学习机
预测
AdaBoost.RT
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描述:
为预测航空发动机性能参数,提出了一种动态集成极端学习机模型。采用AdaBoost.RT集成算法对极端学习机(ELM)进行集成,并针对AdaBoost.RT集成算法中固定阈值的局限性,采用自适应
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基于集成学习的航空发动机故障诊断方法
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作者:
徐萌
席泽西
王雍赟
李晓露
来源:
中国民航大学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
航空发动机
故障诊断
分类模型
气路参数
数据挖掘
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描述:
一种两层结构的Stacking集成学习模型,实现航空发动机典型气路故障的智能诊断。仿真实验结果表明,该模型的精确率和召回率相比现有典型模型均可提升约3%~16%,能更好地应用于航空发动机故障诊断。
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基于集成学习的航空发动机故障诊断方法
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作者:
徐萌
席泽西
王雍赟
李晓露
来源:
中国民航大学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
航空发动机
故障诊断
分类模型
气路参数
数据挖掘
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描述:
一种两层结构的Stacking集成学习模型,实现航空发动机典型气路故障的智能诊断。仿真实验结果表明,该模型的精确率和召回率相比现有典型模型均可提升约3%~16%,能更好地应用于航空发动机故障诊断。