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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
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关键词
基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命多因素预测
作者:
刘源
牛伟
赵建平
来源:
信息技术与信息化
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
预测与健康管理
剩余使用寿命
描述:
航空发动机
作为飞机的重要部件,其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对
航空发动机
工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题,提出了基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间
基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命多因素预测
作者:
刘源
牛伟
赵建平
来源:
信息技术与信息化
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
预测与健康管理
剩余使用寿命
描述:
航空发动机
作为飞机的重要部件,其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对
航空发动机
工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题,提出了基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间
基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命多因素预测
作者:
刘源
牛伟
赵建平
来源:
信息技术与信息化
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
预测与健康管理
剩余使用寿命
描述:
航空发动机
作为飞机的重要部件,其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对
航空发动机
工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题,提出了基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间
基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命多因素预测
作者:
刘源
牛伟
赵建平
来源:
信息技术与信息化
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
预测与健康管理
剩余使用寿命
描述:
航空发动机
作为飞机的重要部件,其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对
航空发动机
工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题,提出了基于LSTM的
航空发动机
剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间
基于YOLOv5的
航空发动机
部件识别
作者:
敖良忠
朱俊名
王欣
来源:
信息技术与信息化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
YOLOv5s
增强现实
数据增强
实时识别
描述:
航空发动机
部件数据集,经过YOLOv5s模型训练,获得满意的识别效果。实验结果表明,在真实发动机上进行测试,能够有效地识别
1
3种类别的部件,其平均精准率为90.23%,平均检测速度达到76 FPS,能够在使用增强现实设备时达到实时识别
航空发动机
部件的要求。
基于YOLOv5的
航空发动机
部件识别
作者:
敖良忠
朱俊名
王欣
来源:
信息技术与信息化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
YOLOv5s
增强现实
数据增强
实时识别
描述:
航空发动机
部件数据集,经过YOLOv5s模型训练,获得满意的识别效果。实验结果表明,在真实发动机上进行测试,能够有效地识别
1
3种类别的部件,其平均精准率为90.23%,平均检测速度达到76 FPS,能够在使用增强现实设备时达到实时识别
航空发动机
部件的要求。
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