考虑推力意图的航空器连续爬升垂直剖面预测

作者： 杜卓铭     张军峰     苗洪连     王斌   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理   性能模型   连续爬升   航迹预测   推力意图  

描述： 顶点(TOC)的时间和距离的误差。结果表明：采用所提预测方法可以将到达TOC时间平均绝对误差控制在1 min内；与不考虑推力意图的预测方法相比，可以降低到达TOC时间平均绝对误差约52%。

航空发动机润滑系统故障知识图谱构建及应用

作者： 吴闯     张亮     唐希浪     崔利杰     谢小月   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度学习   润滑系统   知识问答   知识图谱  

描述： 故障知识图谱本体概念的基础上，采用双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络和条件随机场(CRF)等深度学习技术实现知识自主抽取，并基于余弦距离和Jaccard相关系数法进行多源异构故障知识的融合。同时，基于

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法

作者： 郭琳   秦世引   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 停机坪与跑道分割   深度神经网络   深度学习   飞机目标检测   大幅面遥感图像  

描述： 为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。

遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法

作者： 郭琳   秦世引   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 停机坪与跑道分割   深度神经网络   深度学习   飞机目标检测   大幅面遥感图像  

描述： 为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。

基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

作者： 车畅畅   王华伟   倪晓梅   洪骥宇   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   深度学习   抗干扰能力   决策融合  

描述： 通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合理论的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机

基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

作者： 车畅畅   王华伟   倪晓梅   洪骥宇   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   深度学习   抗干扰能力   决策融合  

描述： 通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合理论的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。