关键词
基于深度学习航空发动机剩余使用寿命预测方法研究
作者: 曹锦山.   来源: 重庆交通大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命   多头自注意力机制  
描述: 基于深度学习航空发动机剩余使用寿命预测方法研究
基于深度学习航空发动机剩余使用寿命预测方法研究
作者: 曹锦山.   来源: 重庆交通大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命   多头自注意力机制  
描述: 基于深度学习航空发动机剩余使用寿命预测方法研究
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涡轮叶片烧蚀检测研究
作者: 陈纪宗.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   航空发动机   自动化检测   语义分割   深度学习  
描述: 基于深度学习航空发动机涡轮叶片烧蚀检测研究
作者: 秦子轩     张晓东     白广芝     任先聪   来源: 航空发动机 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   剩余可用寿命   深度学习   多头注意力机制   多尺度卷积双向长短期记忆网络  
描述:
基于深度学习航空发动机涡轮叶片烧蚀检测研究
作者: 陈纪宗.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   航空发动机   自动化检测   语义分割   深度学习  
描述: 基于深度学习航空发动机涡轮叶片烧蚀检测研究
作者: 秦子轩     张晓东     白广芝     任先聪   来源: 航空发动机 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   剩余可用寿命   深度学习   多头注意力机制   多尺度卷积双向长短期记忆网络  
描述:
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
航空发动机润滑系统故障知识图谱构建及应用
作者: 吴闯     张亮     唐希浪     崔利杰     谢小月   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度学习   润滑系统   知识问答   知识图谱  
描述: 由于航空发动机润滑系统结构功能复杂,基于现有的健康管理系统开展故障诊断存在可解释性不足及高度依赖专家经验的问题,提出一套面向航空发动机润滑系统的故障知识图谱构建方法。在结合专家知识设计润滑系统
基于概率稀疏自注意力的航空发动机剩余寿命预测
作者: 王欣     黄佳琪     许雅玺   来源: 科学技术与工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   Transformer   深度学习   概率稀疏自注意力   剩余寿命预测  
描述: 航空发动机剩余寿命预测对其健康管理具有重要意义,针对长序列、多维度的航空发动机监测参数,提出一种基于概率稀疏自注意力(ProbSparse Self-Attention)的Transformer模型
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