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根据【关键词:
载荷重构,多源数据融合,时序回归,载荷预测,神经网络,空间分布
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关键词
航空发动机零部件的试验模态分析及应用
作者:
徐一鸣
来源:
中国民用航空学院
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
试验模态分析
航空发动机
神经网络
损伤识别
发动机零部件
模态参数
描述:
航空发动机零部件的动态特性及其变化对于发动机整体性能及安全性有很大的影响。因此对发动机零部件进行试验模态分析,并通过其模态参数的变化进行零部件的损伤缺陷诊断,是一种有意义并有工程应用前景的方法。 任何一个机械系统,总可以建立一个以质量、刚度、
智能化故障诊断方法及其在航空维修中的应用
作者:
金林
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
故障诊断
动态权值
神经网络
模糊逻辑
航空维修
航空器
描述:
航空维修对航空器使用的安全性、有效性和经济性有重大影响。长期以来航空维修的故障诊断主要是由人工完成的,不能适应我国航空事业发展的需要。本文对最近发展起来的智能化故障诊断方法进行了详细的分析与研究,并将其应用于航空维修。主要工作如下:
1
.对航空
航空编队飞行中的智能优化控制技术
作者:
Ahmed
Mokhtar
Eldamarawy
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
输出反馈控制
遗传算法
智能优化控制
自适应飞行控制
神经网络
编队飞行
描述:
了一种自适应智能编队飞行控制器,其中包括:坐标变换、计算和应用于所设计的编队控制器中的智能监控技术。这种已使用的新型智能监控技术采用遗传算法和
神经网络
为主要技术工具。事实上,编队飞行控制器的目标是在
航空发动机故障预报及状态监控关键技术研究
作者:
孙颖洁
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
信息融合
发动机
故障预报
神经网络
OSA
CBM
描述:
;通过新算法与现有算法的不同方面的性能比较,证实了新算法的优越性;并将新算法应用于发动机典型故障数据的故障征兆提取;本文将
神经网络
技术应用于故障预报的研究,仿真了各种网络对于函数逼近和模式识别的性能
多传感器航空液压系统信息融合故障诊断研究
作者:
杨光琴
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
信息融合
故障诊断
PCA分析
神经网络
液压系统
信号处理
描述:
该论文对航空液压系统进行了基于多传感器信息融合故障诊断技术的研究.在充分分析了液压能源系统和液压伺服系统故障机理的基础上,建立了多传感器液压系统故障诊断配置结构.针对液压伺服系统非线性严重的情况,设计RBF
神经网络
故障观测器,通过比较实际系统输出与RBF神?
基于便携式心电设备的模拟舰载机飞行员认知负荷识别
作者:
朱文兵
张晨阳
袁家俊
徐芳
马原
蒋朝哲
来源:
空军军医大学学报
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
飞行员
认知负荷
机器学习
便携式心电监测设备
神经网络
航空安全
描述:
基于便携式心电设备的模拟舰载机飞行员认知负荷识别
基于DBO-BP的飞机飞行碳排放量预测研究
作者:
余嵩涛
钱宇
董锐
来源:
科技创新与应用
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
DBO
碳排量
蜣螂算法
低碳飞行
神经网络
BP
描述:
基于DBO-BP的飞机飞行碳排放量预测研究
基于
神经网络
的航空SOFC-GT混合动力系统功率匹配多目标优化研究
作者:
梁爽
毛军逵
贺振宗
梁凤丽
康乐
蒋新勇
来源:
燃气涡轮试验与研究
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
涡轮发动机
固体氧化物燃料电池
混合动力
功率匹配
神经网络
多目标优化
描述:
基于
神经网络
的航空SOFC-GT混合动力系统功率匹配多目标优化研究
基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案
作者:
王锦申
黄旭
万夕里
来源:
航空维修与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
损伤检测
编码器
发动机
目标检测
深度学习
一体化解决方案
神经网络
在线计数
孔探检测
描述:
航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的
神经网络
深度学习框架
基于CASI & SASI航空高光谱的雄安新区西南部农田土壤重金属镍含量反演研究
作者:
倪斌
黄照强
江淼
张亚龙
朱富晓
来源:
地质与勘探
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
雄安新区
多元逐步回归
模型评价
重金属反演
神经网络
CASI&SASI
偏最小二乘回归
高光谱
描述:
模型。研究结果表明:(
1
)基于各光谱变换的BP
神经网络
模型的建模和预测精度整体上大于偏最小二乘法和多元逐步回归法模型,模型拟合精度高,预测能力较好;(2)综合来看,一阶微分处理能普遍改善模型预测效果
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