关键词
基于视情维修的飞机起落架结构健康状态监测方法
作者: 张卓   来源: 现代制造技术与装备 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 视情维修   起落架   结构健康   状态监测  
描述: 基于视情维修的飞机起落架结构健康状态监测方法
飞行参数折合系数法评估军用飞机任务可靠性
作者: 马涛   来源: 现代防御技术 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 可靠性评估   任务剖面   折合系数   军用飞机   飞行试验   飞行参数  
描述: 任务可靠性是军用飞机关键可靠性参数之一,与飞机执行的任务剖面息息相关。选取对飞机任务可靠性影响较大的气压、振动和过载等3种因素,建立了基于飞行参数的任务可靠性评估模型;引入折合系数法,将不同任务剖面
航空发动机模块化设计关键技术研究与展望
作者: 黄维娜     朱晓泉     潘辉     贺文虎   来源: 燃气涡轮试验与研究 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 正向研发   航空发动机   系统工程   视情维修   关键技术   敏捷派生   模块化设计  
描述: 航空发动机模块化设计关键技术研究与展望
航空电子设备PHM关键技术研究综述
作者: 李根     李文海     刘勇     李睿峰     吴忠德   来源: 装备环境工程 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: PHM技术   航空电子设备   视情维修   故障诊断   故障检测   故障预测  
描述: 航空电子设备PHM关键技术研究综述
基于航空飞行器机体结构疲劳寿命预测的视情维修决策模型研究
作者: 张卓     王翰   来源: 现代制造技术与装备 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 航空飞行器   视情维修   决策模型   寿命预测   机体结构   疲劳寿命  
描述: 基于航空飞行器机体结构疲劳寿命预测的视情维修决策模型研究
基于CS-BPNN算法的飞机客舱PMV指标预测
作者: 侯启真   李泽   姬雨初   王阳   来源: 计算机仿真 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 预测误差   神经网络   布谷鸟搜索算法   预测平均投票数  
描述: 针对飞机客舱热舒适度评价指标预测平均投票数(PMV)的各影响因素之间存在复杂的非线性和迭代求解关系问题,采用经布谷鸟搜索(CS)算法优化的BPNN来预测客舱PMV指标。通过对PMV模型参数分析,选出PMV主要影响因素作为预测模型的输入,利用CS算法的全局优化能力来解决BPNN易陷入局部最优及其收敛速度慢的问题,并对其初始阈值和权值进行优化。仿真结果表明,与GA-BPNN和PSO-BPNN相比,CS-BPNN预测模型具有较小的预测误差和良好的预测精度。所提方法在客舱PMV指标的预测中有较好的应用前景。
基于CS-BPNN算法的飞机客舱PMV指标预测
作者: 侯启真   李泽   姬雨初   王阳   来源: 计算机仿真 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 预测误差   神经网络   布谷鸟搜索算法   预测平均投票数  
描述: 针对飞机客舱热舒适度评价指标预测平均投票数(PMV)的各影响因素之间存在复杂的非线性和迭代求解关系问题,采用经布谷鸟搜索(CS)算法优化的BPNN来预测客舱PMV指标。通过对PMV模型参数分析,选出PMV主要影响因素作为预测模型的输入,利用CS算法的全局优化能力来解决BPNN易陷入局部最优及其收敛速度慢的问题,并对其初始阈值和权值进行优化。仿真结果表明,与GA-BPNN和PSO-BPNN相比,CS-BPNN预测模型具有较小的预测误差和良好的预测精度。所提方法在客舱PMV指标的预测中有较好的应用前景。
倾转翼飞机过渡段定高飞行控制研究
作者: 吴健健   王琦   李之瀚   刘阳   来源: 计算机仿真 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 倾转翼   滑模控制   神经网络   耦合  
描述: 针对倾转翼飞机过渡段控制存在的时变、欠驱动、强耦合等非线性特点,采用滑模控制来对其进行控制,然后在此基础上引入RBF神经网络,利用其非线性映射能力有效解决了滑模控制中存在的误差问题,进一步改善了系统
基于神经网络的航空发动机传感器故障自动检测方法
作者: 王琛   李峰   来源: 自动化应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   故障检测   神经网络   传感器  
描述: 针对当前航空发动机传感器故障问题无法全部检测得出结果,并且检测结果的准确率有待进一步提升的情况,引入神经网络,开展对航空发动机传感器故障自动检测方法的研究。通过航空发动机传感器运行
基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
作者: 杨曦中   高冠鸿   熊智   张玲   来源: 航空电子技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 目标检测   深度学习   神经网络   CenterNet  
描述: 为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试,结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高,证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
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