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根据【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】搜索到相关结果 2842 条
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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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
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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的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的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。
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某型飞机腹板裂纹分析及改装设计
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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
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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
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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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
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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的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的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。
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某型飞机腹板裂纹分析及改装设计
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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
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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
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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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
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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的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的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。
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航空发动机叶片表面损伤与检测研究进展
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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
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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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航空发动机润滑系统故障知识图谱构建及应用
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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
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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
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基于深度学习的航空发动机齿轮故障诊断
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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
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描述:
dimensional convolutional neural network,简称1D-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
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基于深度学习的航空发动机滑油磨粒检测研究
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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
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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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航空发动机外形点云的特征分割方法
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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
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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