基于ANSYS Workbench 的某型航空发动机用截止阀冲击故障的分析

作者： 孙路   来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 响应谱分析   截止阀   ANSYS   断裂   Workbench   模态分析  

描述： 某型航空发动机在试验过程中，发生一处重要零件截止阀断裂的现象。为了分析故障产生的原因，以截止阀为研究对象，用Solidworks2016软件创建三维实体模型，导入有限元软件

基于改进的BP神经网络探究航空与陆侧客流关系

作者： 王欢   赵慧   周正全   来源： 综合运输 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 陆侧交通   BP神经网络   偏移   航空运输   定量关系  

描述： 为提高航空与陆侧交通客流关系分析的效率，本文基于大数据手段统计海量的航空客流和陆侧交通客流数据，利用改进的BP神经网络算法对航空客流和陆侧交通客流的关系进行了研究。首先，通过遍历隐含层神经元个数并增加算法运行次数的方法探寻隐含层最佳神经元个数。其次，保持航空客流数据不变，在时间轴上偏移陆侧交通客流数据，基于拟合系数设定评价函数，衡量航空客流和陆侧交通客流数据的匹配程度。其三，基于首都国际机场的实际数据进行实例分析，得到航空旅客乘坐陆侧交通方式提前到达和滞后离开机场的时间，并获得了航空客流和陆侧交通客流之间定量关系表达式，为机场陆侧交通设施的建设和改善提供了参考依据。

基于改进BP神经网络探究航班与航空旅客关系

作者： 王欢   赵慧   周正全   来源： 交通工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 拟合系数   航班   BP神经网络   定量关系   航空旅客  

描述： 针对航班数量和航空旅客数量的定量关系难以准确求解的问题，提出了使用改进BP神经网络算法，训练并学习二者之间数学关系的方法.以航空旅客数量输出值和目标值之间的拟合系数均值反映网络的学习效果，从而确定隐含层最佳神经元的个数，减小随机误差对结果的影响，提高结果的准确度和可信度.基于首都国际机场的实际数据进行了仿真实验，结果表明，航空旅客数量的输出值与目标值的平均拟合系数在0.85以上，验证了本文所提出方法的有效性.

基于GA-BP神经网络的航空铝合金预腐蚀疲劳寿命预测

作者： 魏雨晨   李旭东   刘治国   穆志韬   来源： 环境技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   航空铝合金   BP神经网络   寿命预测   预腐蚀疲劳  

描述： 6A02铝合金作为某型直升机动部件常用材料，在海洋环境条件下，此型材料结构易形成腐蚀损伤。在载荷作用下，结构的腐蚀损伤处会加速裂纹的萌生和扩展，进而影响结构的疲劳寿命。为了能够准确预测6A02铝合金在不同腐蚀损伤及载荷条件下的疲劳寿命，本文依次开展了等级腐蚀试验和预腐蚀疲劳寿命试验，以试件表面实测蚀坑平均尺寸及其疲劳寿命试验数据为样本，将遗传算法(GA)引入BP神经网络建立了6A02铝合金预腐蚀疲劳寿命预测模型。最后将模型预测结果与测试集数据进行对比，结果表明：GA-BP神经网络相对于传统BP神经网络具有更好的泛化能力和预测精度，可为其在工程上预测6A02铝合金预腐蚀疲劳寿命提供参考。

离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型

作者： 夏正洪   贾鑫磊   来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 离港航空器   BP神经网络   滑出时间预测   滑出时间影响因素   1小时内平均滑出时间  

描述： 机场2周实际运行数据对模型进行验证，并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明：同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1小时内平均滑出时间

离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型

作者： 夏正洪   贾鑫磊   来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 离港航空器   BP神经网络   滑出时间预测   滑出时间影响因素   1小时内平均滑出时间  

描述： 机场2周实际运行数据对模型进行验证，并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明：同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1小时内平均滑出时间

基于集合经验模态分解的交流航空故障电弧识别

作者： 高飞   董伟   桂美景   张俊民   来源： 电工电能新技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 电弧动态特性   BP神经网络   能量熵   集合经验模态分解   交流航空故障电弧  

描述： 故障电弧作为一种破坏性强,识别难度大的电路故障,给飞机的安全带来很大的威胁。然而目前航空业应用的电弧识别方法远不能达到要求。所以本文提出了一种将集合经验模态分解和LM优化的BP神经网络相结合的交流航空故障电弧识别方法。首先建立串联和并联交流电弧实验模拟平台,采集电弧电流波形,分析波形动态特性。将波形进行集合经验模态分解,选取差别明显模态分量作为故障特征分量。计算故障特征分量的能量熵作为交流故障电弧的特征量,输入到LM算法优化的BP神经网络,进行识别。结果表明,识别率达到90%以上,较好地识别出了航空故障电弧。

基于集合经验模态分解的交流航空故障电弧识别

作者： 高飞   董伟   桂美景   张俊民   来源： 电工电能新技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 电弧动态特性   BP神经网络   能量熵   集合经验模态分解   交流航空故障电弧  

描述： 基于集合经验模态分解的交流航空故障电弧识别

基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测

作者： 陈芳   张迪   卫微   郭娜   来源： 安全与环境学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 月度   BP神经网络   事故征候率   安全管理工程   ARIMA模型  

描述： 基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测

基于TMS320F2812的航空相机自动调焦系统

作者： 董伟   张俊民   桂美景   李晨光   来源： 电工电能新技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： BP神经网络   直流航空故障电弧   香农熵   小波包分解   故障频率段  

描述： 针对航空故障电弧持续时间短,电流强度小,检测极为困难等特点,提出在直流系统中基于小波包和BP神经网络的航空故障电弧的识别方法。首先搭建串联和并联故障电弧实验平台,采集线路正常和产生电弧情况下的电流信号;对电流信号进行三层小波包分解,根据求解到的总能量与总香农熵的比值,确定最佳的小波包基函数;利用每一频率段的能量与香农熵的比值确定航空故障电弧的特征频率段;然后提取特征频率段的香农熵作为故障电弧的特征量;最后利用LM算法优化的BP神经网络对故障电弧进行判别。结果表明,故障电弧的识别率达到95%以上。