关键词
基于RSM/XGBoost和KF的航空发动机RUL预测
作者: 李东文   王海瑞   朱贵富   刘翠琴   杨修琦   来源: 空军工程大学学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 随机搜索算法   航空发动机   XGBoost   卡尔曼滤波   剩余使用寿命  
描述: 航空发动机精确的剩余使用寿命预测是确保发动机安全服役必须开展的环节。针对复杂工况环境下涡扇发动机的剩余使用寿命预测问题,提出了一种基于极端梯度提升和卡尔曼滤波的寿命预测模型。首先,采用高斯分布对原始
一种考虑多通道检测数据的航空发动机剩余寿命预测方法
作者: 刘翠琴   王海瑞   朱贵富   来源: 机械科学与技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   小波降噪   时间卷积网络   剩余使用寿命   多头注意力机制  
描述: 针对航空发动机传感器检测数据高噪声,多维度,同剩余使用寿命一致衰减特性的问题,本文采用小波降噪(WD)、时间卷积网络(TCN)和多头注意力(MHA)机制,提出一种新的网络结构模型:时间卷积
基于MIC特征提取与BO-CatBoost的航空发动机RUL预测
作者: 李东君     李亚     李东文     朱贵富   来源: 空军工程大学学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   MIC   贝叶斯优化   剩余使用寿命   Bo   CatBoost  
描述: 针对航空发动机传感器监测的退化参数提取困难,易受噪声干扰及发动机剩余使用寿命预测精度不足等问题,利用最大信息系数、贝叶斯优化算法和类别特征梯度提升算法,提出了一种新的发动机剩余使用寿命预测模型。首先
基于深度学习航空发动机剩余使用寿命预测研究
作者: 温海茹   来源: 内燃机与配件 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度学习   剩余使用寿命预测  
描述: 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
基于深度学习航空发动机剩余使用寿命预测研究
作者: 温海茹   来源: 内燃机与配件 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度学习   剩余使用寿命预测  
描述: 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
某型飞机腹板裂纹分析及改装设计
作者: 彭军   郭晨阳   张勇   张赟   杨欣毅   来源: 系统仿真技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   故障诊断   深度学习   神经网络  
描述: 引入深度学习理论,利用深度置信网络算法对由仿真软件生成的航空发动机部件性能衰退故障数据进行求解。与反向传播(BP)神经网络算法和径向基函数(RBF)神经网络算法的比较结果表明:虽然深度学习训练耗费
基于深度学习航空发动机剩余使用寿命预测研究
作者: 温海茹   来源: 内燃机与配件 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度学习   剩余使用寿命预测  
描述: 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
某型飞机腹板裂纹分析及改装设计
作者: 彭军   郭晨阳   张勇   张赟   杨欣毅   来源: 系统仿真技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   故障诊断   深度学习   神经网络  
描述: 引入深度学习理论,利用深度置信网络算法对由仿真软件生成的航空发动机部件性能衰退故障数据进行求解。与反向传播(BP)神经网络算法和径向基函数(RBF)神经网络算法的比较结果表明:虽然深度学习训练耗费
基于深度学习航空发动机剩余使用寿命预测研究
作者: 温海茹   来源: 内燃机与配件 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度学习   剩余使用寿命预测  
描述: 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
航空发动机叶片表面损伤与检测研究进展
作者: 程亚茹     李湉     薛辉     黎红英     王丹     唐鋆磊   来源: 航空发动机 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   机器视觉   叶片损伤   深度学习   无损检测  
描述: 航空发动机叶片的工作环境极其恶劣,表面会出现各种类型的损伤。在损伤早期进行表面检测能够有效预防因损伤扩展导致的叶片失效断裂。发动机叶片表面损伤的检测和评估主要由人工操作,严重依赖工作经验,但人工检测
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