关键词
基于GA/BP神经网络的航空涡轮组件再制造工时预测
作者: 刘文杰   余昊   陈冬梅   来源: 机械设计 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 遗传算法   BP神经网络   航空涡轮组件   再制造工时预测  
描述: 遗传算法GA弥补了BP神经网络收敛慢且容易限于局部最优解的不足,有效提高了预测的精准度;最后,以某型民用航空发动机涡轮组件为例,验证了该预测网络的科学有效性。研究能够为航空发动机大修企业开展再制造工时预测提供高效决策支持。
BP神经网络、遗传算法在航空齿轮模糊可靠性优化中的运用
作者: 樊俊星   来源: 上海大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 遗传算法   BP神经网络   模糊可靠性优化   航空齿轮  
描述: 值得到从手册中查找值.再通过作者设计的具有实值编码技术、特殊的编码处理、自适应的遗传算子及并行拓扑方式等改进型遗传算法,来处理齿轮优化设计混合变量问题和目标函数及约束函数较为复...
基于改进GA-BP神经网络民航发动机滑油消耗研究
作者: 瞿红春   单晨晨   万海焰   来源: 机械工程与自动化 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 民航发动机   遗传算法   BP神经网络   滑油消耗量  
描述: 为了准确预测正常状态下民航发动机的滑油消耗量,以某型号民航发动机的快速存取记录器Quick Access Recorder(QAR)数据建立能够预测正常状态下滑油消耗的模型并预测。利用遗传算法对输入
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: 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。
航空发动机智能故障诊断系统关键技术研究
作者: 蒋帅   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   遗传算法   BP神经网络   故障诊断   模糊专家系统  
描述: 遗传算法对网络初始化权值和阈值进行全局优化,提高了训练效率,通过算法仿真和结果分析验证了该方法的有效性。重点完成了基于模糊逻辑推理的二级诊断专家系统中模糊规则库模块分层树型结构设计和多规则方法表示、模糊
基于GA-BRBPNN的航空自耦变压整流器故障诊断方法
作者: 董慧芬   郑坤   杨占刚   来源: 电子测量与仪器学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 贝叶斯正则化   遗传算法   BP神经网络   故障诊断   航空自耦变压整流器  
描述: 可能出现相应故障,进而威胁飞机可靠运行及持续适航。针对ATRU整流部分故障信号频谱难以区分、诊断准确率不高问题,提出一种遗传算法(genetic algorithm, GA)与贝叶斯正则化反向传播
基于GA-BP神经网络的航空铝合金预腐蚀疲劳寿命预测
作者: 魏雨晨   李旭东   刘治国   穆志韬   来源: 环境技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 遗传算法   航空铝合金   BP神经网络   寿命预测   预腐蚀疲劳  
描述: 在不同腐蚀损伤及载荷条件下的疲劳寿命,本文依次开展了等级腐蚀试验和预腐蚀疲劳寿命试验,以试件表面实测蚀坑平均尺寸及其疲劳寿命试验数据为样本,将遗传算法(GA)引入BP神经网络建立了6A02铝合金预腐蚀
航空地磁探测中地磁矢量测量误差补偿算法研究
作者: 胡浪   来源: 华中科技大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 航磁补偿   遗传算法   BP神经网络   地磁三分量   岭回归估计  
描述: 航空地磁探测中地磁矢量测量误差补偿算法研究
基于相空间重构的航空电弧故障识别方法
作者: 崔芮华   曹欢   来源: 电工技术学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 遗传算法   信息维数   BP神经网络   相空间重构   计盒维数   相平面图  
描述: 述特征值组成电弧故障样本,作为遗传算法优化的BP神经网络的输入数据,将线路是否正常作为输出,进行电弧故障识别。分析结果表明,该方法的识别效率在96%以上。
基于相空间重构的航空电弧故障识别方法
作者: 崔芮华   曹欢   来源: 电工技术学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 遗传算法   信息维数   BP神经网络   相空间重构   计盒维数   相平面图  
描述: 述特征值组成电弧故障样本,作为遗传算法优化的BP神经网络的输入数据,将线路是否正常作为输出,进行电弧故障识别。分析结果表明,该方法的识别效率在96%以上。
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