关键词
应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
作者: 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源: 推进技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  
描述: 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合,提出一种深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine,DK-ELM)。算法首先利用深度网络结构对输入数据进行逐层的特征提取,抽象得到的特征通过核函数实现高维空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。
应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
作者: 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源: 推进技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  
描述: 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合,提出一种深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine,DK-ELM)。算法首先利用深度网络结构对输入数据进行逐层的特征提取,抽象得到的特征通过核函数实现高维空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。
应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
作者: 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源: 推进技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  
描述: 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合,提出一种深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine,DK-ELM)。算法首先利用深度网络结构对输入数据进行逐层的特征提取,抽象得到的特征通过核函数实现高维空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。
应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
作者: 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源: 推进技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  
描述: 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合,提出一种深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine,DK-ELM)。算法首先利用深度网络结构对输入数据进行逐层的特征提取,抽象得到的特征通过核函数实现高维空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。
基于循环神经网络的航空发动机性能退化缓解控制研究
作者: 谈建锋   来源: 南京航空航天大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 性能退化缓解控制   相关熵损失   对角循环神经网络   回声状态网络   推力估计   涡扇发动机  
描述: 基于循环神经网络的航空发动机性能退化缓解控制研究
使用LS-DYNA进行航空发动机叶片飞断过程中的传力分析
作者: 王强   王子昊   秦宇   王绍明   来源: 第十四届中国CAE工程分析技术年会 年份: 2018 文献类型 : 会议论文 关键词: FBO   LS   DYNA   强度校核   整机传力分析   涡扇发动机  
描述: 使用LS-DYNA进行航空发动机叶片飞断过程中的传力分析
某型航空发动机加力调节器双重差动机构研究
作者: 陈余峰   来源: 西北工业大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   双重差动机构   航空工程   涡扇发动机   喷口调节器   加力调节器  
描述: 某型涡扇发动机是我国自行设计的第三代发动机,其喷口和加力控制主要由喷口加力调节器来执行,喷口加力调节器是一个功能多、结构复杂的机械液压附件,发动机的加力控制规律由该调节器中复杂元件间的机械液压传动,再通过计算机构来实现。喷口加力调节器由加力燃油消
基于循环神经网络的航空发动机性能退化缓解控制研究
作者: 谈建锋   来源: 南京航空航天大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 性能退化缓解控制   相关熵损失   对角循环神经网络   回声状态网络   推力估计   涡扇发动机  
描述: 基于循环神经网络的航空发动机性能退化缓解控制研究
使用LS-DYNA进行航空发动机叶片飞断过程中的传力分析
作者: 王强   王子昊   秦宇   王绍明   来源: 第十四届中国CAE工程分析技术年会 年份: 2018 文献类型 : 会议论文 关键词: FBO   LS   DYNA   强度校核   整机传力分析   涡扇发动机  
描述: 使用LS-DYNA进行航空发动机叶片飞断过程中的传力分析
未来我们需要什么样的飞机
作者: 任治潞   来源: 大飞机 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 新型动力   航空制造业   新型飞机   航空产业   超声速客机   公务机   民用飞机   涵道比   涡扇发动机   飞机制造商  
描述: 第一次世界大战后不久,第一架民用飞机冲上云霄,商用航空产业从此走上了快速发展的道路。在此过程中,随着技术的不断进步,飞机飞得更高、更快,同时也变得更加舒适和安全。如今,诸如新型飞机布局、新型动力结构等有望改变航空制造业格局的新技术,虽然从实验室走向生产线可能还需要
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