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根据【关键词:航空发动机,BP神经网络,结构损伤检测,有限元,模态分析】搜索到相关结果 13 条
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基于堆叠稀疏自编码神经网络的航空发动机剩余寿命预测方法研究
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作者:
刘康
肖娜
来源:
计算机测量与控制
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
BP神经网络
寿命预测
堆叠自编码
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描述:
基于堆叠稀疏自编码神经网络的航空发动机剩余寿命预测方法研究
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基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究
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作者:
薛永亮
陈振林
来源:
计算机测量与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
BP神经网络
预测
故障率
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描述:
以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。
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基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究
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作者:
薛永亮
陈振林
来源:
计算机测量与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
BP神经网络
预测
故障率
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描述:
以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。
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基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究
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作者:
薛永亮
陈振林
来源:
计算机测量与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
BP神经网络
预测
故障率
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描述:
以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。
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航空发动机整机振动测量和分析方法
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作者:
刘兵
来源:
计算机测量与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
整机振动
航空发动机
滤波器
窗函数
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描述:
目前国内仍有很多航空发动机试车台使用的是模拟振动测量仪,滤波和积分选择均需针对机型专门定制,灵活性不够,同时也不能分析振动频率,满足不了发动机振动分析的要求;选择合适的振动传感器、振动测量仪并采用
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航空发动机整机振动测量和分析方法
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作者:
刘兵
来源:
计算机测量与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
整机振动
航空发动机
滤波器
窗函数
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描述:
目前国内仍有很多航空发动机试车台使用的是模拟振动测量仪,滤波和积分选择均需针对机型专门定制,灵活性不够,同时也不能分析振动频率,满足不了发动机振动分析的要求;选择合适的振动传感器、振动测量仪并采用
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基于图像处理的航空发动机自适应频谱报警技术研究
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作者:
肖娜
关喜峰
孔祥伟
来源:
计算机测量与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
振动信号
包络报警
频段报警
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描述:
在飞行试验中,作为飞行器直接的动力来源,航空发动机的状态监测和故障报警技术是保障飞行试验安全的重要手段,而传统的报警技术存在误报警,准确率不高等问题;针对传统频域报警方法不能包容工况变化,局部特征与
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某型航空发动机试验监测系统设计
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作者:
胡宝权
许悦
刘振涛
李继华
来源:
计算机测量与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
TCP
航空发动机
数据采集
LabVIEW
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描述:
为解决某型航空发动机现有模拟式检测设备存在的不足,设计并开发了一套多功能的试验监测系统;该系统硬件由传感器、调理箱、数据采集器、控制柜和工控机等设备组成,软件基于虚拟仪器平台进行开发,将TCP协议
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技术状态管理在飞机使用过程中的实现
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作者:
赵军
付尧明
唐庆如
来源:
计算机测量与控制
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
部件特性法
三大特性
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描述:
准确的稳态模型是进行航空发动机三大特性研究的基础,采用部件特性建模方法,建立了民航大涵道比涡扇发动机的稳态模型;研究发现,保持飞行高度,马赫数不变时,增加发动机转速时,推力一直增加,但到了高转速阶段
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航空发动机整机振动测量和分析方法
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作者:
刘兵
来源:
计算机测量与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
整机振动
航空发动机
滤波器
窗函数
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描述:
目前国内仍有很多航空发动机试车台使用的是模拟振动测量仪,滤波和积分选择均需针对机型专门定制,灵活性不够,同时也不能分析振动频率,满足不了发动机振动分析的要求;选择合适的振动传感器、振动测量仪并采用