关键词
航空雷达信息融合系统的设计与实现
作者: 陈慧   来源: 北京邮电大学 年份: 2018 文献类型 : 学位论文 关键词: 信息融合   BP神经网络   卡尔曼滤波   航空雷达  
描述: 航空雷达信息融合系统的设计与实现
基于人工神经网络的航空瞬变电磁拟电阻率成像方法研究
作者: 李栋   来源: 长安大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: BP神经网络   拟电阻率成像   航空瞬变电磁法  
描述: 基于人工神经网络的航空瞬变电磁拟电阻率成像方法研究
以应变能最小为目标的航空薄壁件装夹优化方法
作者: 门星臣   王仲奇   杜兆才   李超   常正平   来源: 制造技术与机床 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 遗传算法   应变能   BP神经网络   薄壁件  
描述: 在薄壁件装夹过程中,定位布局、夹紧布局及夹紧顺序等参数的不同,导致薄壁件变形程度也不同。现有研究大多以节点法向变形最小为优化目标,忽略了不同方向上的变形程度以及不同区域的装夹应力分布影响,提出以应变能最小为目标进行航空薄壁件装夹方案优化,当整体应变能最小时,薄壁件变形程度较小,应力分布也较均匀。应用拉丁超立方采样和有限元软件生成样本数据,建立最小化整体应变能为目标,定位元件位置为决策变量的BP神经网络预测模型,并应用遗传算法优化定位布局。在薄壁件装夹过程中,定位与夹紧是相互联系的过程,在定位布局优化的基础上,构建装夹顺序、夹紧位置与整体应变能之间的非线性映射关系,对所建立的映射关系迭代寻优,确定最优装夹顺序与装夹位置。以曲面薄壁件作为应用实例,验证所提方法的正确性和有效性。
民用飞机环控系统仿真研究
作者: 刘浩   来源: 南京航空航天大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: BP神经网络   环控系统   仿真分析   民用飞机  
描述: 民用飞机环控系统仿真研究
航空瞬变电磁与大地电磁融合解释方法研究
作者: 严振宇   来源: 长安大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: BP神经网络   数据融合解释   大地电磁法   航空瞬变电磁法  
描述: 航空瞬变电磁与大地电磁融合解释方法研究
基于BP神经网络的我国航空货运竞争力水平分析——以航空公司的视角
作者: 戴澍   来源: 岳阳职业技术学院学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 航空货运   BP神经网络   竞争力  
描述: 随着商业发展和消费水平的增加,我国航空货运业进入了新一轮的上升周期,空运需求急速发展。要提高国内航空货运效率,保证行业间的良性竞争竞争力水平的研究显得尤为重要。该文从航空公司的角度出发,构建航空公司货运情况竞争力水平评价指标体系,依托BP神经网络测算各航空公司的竞争力情况。结合当前的先进理念,提出我国航空公司可持续发展的建议,为航空货运发展提供理论依据。
基于BP神经网络模型的我国航空公司财务风险预警实证研究
作者: 孙新宪   李夏琳   来源: 交通财会 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 财务预警   BP神经网络   航空公司  
描述: 财务危机。本文将采取主成分分析方法来对所选取的预警指标降低维度进行优化,运用优化后的预警指标构建基于BP神经网络模型的航空公司财务风险预警模型。本文选取2004年至2016年(剔除数据不全
基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究
作者: 薛永亮   陈振林   来源: 计算机测量与控制 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: BP神经网络   预测   故障率  
描述: 以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。
基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究
作者: 薛永亮   陈振林   来源: 计算机测量与控制 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: BP神经网络   预测   故障率  
描述: 以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。
基于多种预测的飞机故障率预测
作者: 王常衡   罗钦   卢曼   李嘉伟   来源: 计算机产品与流通 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 灰色预测   BP神经网络   飞机故障率  
描述: 本文使用BP神经网络和灰色预测对主要燃料系统故障率进行预测,并对两种方法的预测结果进行分析对比。
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