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根据【关键词:
航空发动机,Hyperband算法,深度学习,剩余使用寿命,多维长序列信号,膨胀卷积
】搜索到相关结果
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(2)
华东师范大学学报(自然科学版)
(2)
关键词
航空发动机
剩余使用寿命
预测研究
作者:
王昊
来源:
大连理工大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
回声状态网络
相似性方法
剩余使用寿命
自适应提升算法
描述:
航空发动机
剩余使用寿命
预测研究
航空发动机
剩余使用寿命
预测研究
作者:
王昊
来源:
大连理工大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
回声状态网络
相似性方法
剩余使用寿命
自适应提升算法
描述:
航空发动机
剩余使用寿命
预测研究
基于
深度学习
的
航空发动机
齿轮故障诊断
作者:
万安平
杨洁
王景霖
陈挺
缪徐
黄佳湧
杜翔
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
dimensional convolutional neural network,简称
1
D-CNN)对试验获取的某
航空发动机
的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类,建立齿轮故障一维卷积神经网络模型,对
航空发动机
轴承进行
基于
深度学习
的
航空发动机
滑油磨粒检测研究
作者:
侯媛媛
李江红
薛军印
来源:
计算机测量与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
YOLOv3模型
滑油磨粒检测
深度学习
SER算法
描述:
针对滑油中磨粒形状复杂且尺寸大小不一,传统滑油磨粒检测方法存在时效性差、检测尺度小、精度低、非铁磁性磨粒不能检测等缺点;设计了一种基于
深度学习
的
航空发动机
滑油磨粒检测方法;基于连续流微流控芯片的滑油
航空发动机
外形点云的特征分割方法
作者:
闫杰琼
周来水
胡少乾
文思扬
来源:
光学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器视觉
外形点云
深度学习
特征分割
描述:
提出了迫切需求。为了使重建出的发动机外形几何模型尽可能地保留准确的结构特征,提出了一种基于
深度学习
的
航空发动机
外形点云特征分割方法,该方法将整体点云分割成特征数据与非特征数据,这有利于后续采用不同的方法
基于多传感器融合卷积神经网络的
航空发动机
轴承故障诊断
作者:
杨洁
万安平
王景霖
单添敏
缪徐
李客
左强
来源:
中国电机工程学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机
轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,
1
D-CNN)对实验获取的某
航空发动机
的轴承故障
基于多传感器融合卷积神经网络的
航空发动机
轴承故障诊断
作者:
杨洁
万安平
王景霖
单添敏
缪徐
李客
左强
来源:
中国电机工程学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机
轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,
1
D-CNN)对实验获取的某
航空发动机
的轴承故障
航空发动机
外形点云特征分割的训练集构建
作者:
文思扬
周来水
闫杰琼
胡少乾
来源:
机械制造与自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
点云分割
训练集
逆向工程
描述:
在
航空发动机
外形重建过程中,需要将外形点云数据进行分割,获得更小、连贯、具有相同属性点的点云片段,以利于之后点云数据的分类提取。设计一种用于
航空发动机
外形特征点云分割的
深度学习
训练数据集的构建方法
基于
深度学习
的
航空发动机
齿轮故障诊断
作者:
万安平
杨洁
王景霖
陈挺
缪徐
黄佳湧
杜翔
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
dimensional convolutional neural network,简称
1
D-CNN)对试验获取的某
航空发动机
的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类,建立齿轮故障一维卷积神经网络模型,对
航空发动机
轴承进行
基于
深度学习
的
航空发动机
滑油磨粒检测研究
作者:
侯媛媛
李江红
薛军印
来源:
计算机测量与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
YOLOv3模型
滑油磨粒检测
深度学习
SER算法
描述:
针对滑油中磨粒形状复杂且尺寸大小不一,传统滑油磨粒检测方法存在时效性差、检测尺度小、精度低、非铁磁性磨粒不能检测等缺点;设计了一种基于
深度学习
的
航空发动机
滑油磨粒检测方法;基于连续流微流控芯片的滑油
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