关键词
基于深度学习的航空电磁反演方法研究
作者: 李思平.   来源: 长江大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 卷积神经网络   深度学习   ResNetINV网络   航空电磁反演  
描述: 基于深度学习的航空电磁反演方法研究
基于深度学习的航空电磁反演方法研究
作者: 李思平.   来源: 长江大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 卷积神经网络   深度学习   ResNetINV网络   航空电磁反演  
描述: 基于深度学习的航空电磁反演方法研究
基于深度学习的航空电磁反演方法研究
作者: 李思平.   来源: 长江大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 卷积神经网络   深度学习   ResNetINV网络   航空电磁反演  
描述: 基于深度学习的航空电磁反演方法研究
基于深度学习的航空电磁反演方法研究
作者: 李思平.   来源: 长江大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 卷积神经网络   深度学习   ResNetINV网络   航空电磁反演  
描述: 基于深度学习的航空电磁反演方法研究
基于深度学习的航空电磁反演方法研究
作者: 李思平.   来源: 长江大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 卷积神经网络   深度学习   ResNetINV网络   航空电磁反演  
描述: 基于深度学习的航空电磁反演方法研究
基于深度学习的航空电磁反演方法研究
作者: 李思平.   来源: 长江大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 卷积神经网络   深度学习   ResNetINV网络   航空电磁反演  
描述: 基于深度学习的航空电磁反演方法研究
基于深度学习的航空电磁反演方法研究
作者: 李思平.   来源: 长江大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 卷积神经网络   深度学习   ResNetINV网络   航空电磁反演  
描述: 基于深度学习的航空电磁反演方法研究
基于深度学习的航空电磁反演方法研究
作者: 李思平.   来源: 长江大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 卷积神经网络   深度学习   ResNetINV网络   航空电磁反演  
描述: 基于深度学习的航空电磁反演方法研究
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者: 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  
描述: 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。首先,针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题,采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法,丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后,在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA),以强调缺陷特征的提取,增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN),以完成更高层次的特征融合,提升对多尺度目标的表达能力。最后,将边界框回归损失函数定义为EIOU损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为14.0M。因此,所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
作者: 吕卫民   孙晨峰   任立坤   赵杰   李永强   来源: 兵工学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 轻量级梯度提升机   注意力机制   航空发动机   故障诊断   时间卷积神经网络  
描述: 长时间工作在高温高压、强振动等恶劣气路环境下的航空发动机经常面临部件疲劳、腐蚀和性能退化的问题,且其故障诊断时序逻辑性不强、故障参数耦合较深等特点十分明显,为此提出一种基于时间卷积神经网络(TCN
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