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CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法

作者： 王捷     周迪     左洪福     陆扬   来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络   卷积神经网络   深度学习   民航安全   文本分析  

描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。

技能领域深度学习评价核心指标构建与量表开发研究——以飞机维修虚拟仿真学习为例

作者： 穆肃     高春瑾     田巨   来源： 广州开放大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机维修   深度学习   量表开发   虚拟仿真   评价指标  

描述： 学生主动、有深度的学习有利于促进职业技能提升。教学质量评价是职业技能教学的重要一环，深度学习理论可为技术支持下的专业技能教学与评价提供理论支持和实践指导。本研究以飞机维修虚拟仿真教学为例，采用专家

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，但人工检测不仅效率低下，而且检测结果容易受到人为因素的影响。为了高效、高精度地检测发动机叶片表面损伤，从叶片失效形式出发，综述了发动机叶片在停放和运行2种状态下的损伤机理，并重点阐述了涡流检测、渗透检测等常用于叶片表面损伤检测的方法。总结了基于机器视觉的检测技术，分析机器视觉检测面临数据集稀缺和单一性的挑战，认为收集大量数据并进一步完善评估标准是未来发动机叶片表面损伤检测系统研究的重点方向。

基于深度迁移学习的复杂机场场景飞机目标检测方法

作者： 钟聃     李铁虎     李诚   来源： 光子学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习   机场场面   迁移学习   特征金字塔网络   飞机目标检测  

描述： 提出了一种改进的深度学习模型，旨在解决检测问题。首先基于迁移学习，微调预训练模型，提高了模型在有限的飞机数据集中的特征提取能力。其次，融入调整模块以增加深层特征图的感受野，提升模型的鲁棒性。引入特征

基于深度学习的水上飞机非定常水载荷重构

作者： 樊云翔     艾化楠     王明振     曹楷     刘学军     吕宏强   来源： 航空学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 扩散模型   时序卷积网络   稀疏数据   深度学习   非定常流场重构  

描述： 载荷数据非线性强且数据稀疏，传统的流场重构方法难以适用。采用时序卷积网络（TCN）对水上飞机入水的船底时序流场重构问题进行建模研究，通过深度学习优秀的非线性拟合能力学习流场规律，并在传统的TCN基础上

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模型以实现航空发动机剩余寿命的准确预测。用ProbSparse Self-Attention取代原始Transformer中的常规自注意力机制，使得模型更关注时间序列中重要的时间节点，大幅缩减时间维度，减小了时间和空间复杂度；通过注意力层整合后的信息，进一步通过前馈神经网络层和卷积层，提取传感器的空间特征，编码层之间通过扩张因果卷积相连接，扩大了感受野，提高了模型对长序列信息的捕获能力。在新公开的N-CMAPSS数据集上验证算法，实验结果表明，相比于实验中的对比模型，所提模型的RMSE和Score值均有提升，推理速度也优于其他模型。

基于优化Mask-RCNN算法的遥感飞机目标检测

作者： 葛海婷     杨铁梅   来源： 太原科技大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   RCNN   深度学习   目标检测   Mask  

描述： 针对传统的图像检测算法在遥感领域中存在的问题，将改进的Mask-RCNN检测算法应用于遥感领域。通过优化Resnet特征提取网络，提高算法的特征提取能力；通过改进NMS非极大值抑制网络，优化区域推荐网络。并在自建的遥感飞机数据集上验证算法的稳定性以及有效性。经检测，改进的算法能够提升遥感图像中飞机的检测精度，并且有效降低了飞机目标的误检和漏检问题。

考虑燃烧室出口温度分布的航空发动机部件级模型

作者： 郑前钢     张宏维     张海波   来源： 推进技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 燃烧室出口温度分布   深度学习   预测模型   全包线   发动机部件级模型  

描述： 燃烧室出口温度分布不均匀会使涡轮叶片受到不均匀的热载荷，严重影响涡轮叶片的工作寿命。本文提出一种具有燃烧室出口温度分布预测功能的部件级模型建模方法，为燃烧室出口温度分布控制研究提供了仿真平台。以变循环发动机为研究对象，根据其设计点参数设计燃烧室三维模型，通过CFD数值模拟的方法，计算得到该燃烧室三维模型在地面不同工作状态下的燃烧室出口温度分布场，组成温度分布场训练数据集。提出基于Inception-反卷积网络的燃烧室出口温度分布场重建方法，基于该方法构建了燃烧室出口温度分布场预测模型。建立了适用于全包线、全状态，可以预测燃烧室出口温度分布场的部件级模型，与传统的部件级模型相比，该模型能够预测发动机在不同工作状态、不同包线点下的燃烧室出口温度分布场。结果表明：Inception-反卷积网络在训练集和测试集上的均方误差比常规反卷积降低11.83%和5.6%，比WGAN-GP降低87%和90%；部件级模型预测温度分布场和CFD仿真温度分布场的温度分布趋势基本一致；所提出的Inception-反卷积网络预测精度高于常规反卷积网络和WGAN-GP网络预测精度，在热斑处温度点误差更小，在亚声速巡航点（H=8 km,Ma=0.7）,（H=8 km,Ma=0.9）和超声速巡航点（H=10 km,Ma=1.4）,（H=10 km,Ma=1.6）时，Inception-反卷积网络预测温度分布场的平均温度误差分别为0.05 K,-1.38 K,-1.54 K和4.44 K，均方误差分别为6.7×10^-4,1.9×10^-4,3.0×10^-4和1.4×10^-3，热斑温度误差分别为-3.91 K,-3.67 K,-5.34 K和0.85 K。

SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望

作者： 罗汝     赵凌君     何奇山     计科峰     匡纲要   来源： 雷达学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 可解释人工智能   合成孔径雷达   深度学习   飞机目标   目标检测与识别  

描述： 合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制，具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标，其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来，深度学习技术的引入，极大提升了SAR