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根据【关键词:飞机工装定位器,支持向量机,变形预测,关键几何特征,摄影测量】搜索到相关结果 19 条
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航空薄壁机匣零件车削加工变形与补偿的研究
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作者:
刘方
来源:
湖南工业大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
变形预测
误差补偿
有限元分析
切削温度
航空薄壁环形件
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描述:
航空薄壁机匣零件车削加工变形与补偿的研究
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飞机壁板自动钻铆变形预测及工艺优化研究
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作者:
常正平
来源:
西北工业大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
“局部
飞机壁板
工艺优化
变形预测
整体”映射模型
铆接变形
路径规划
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描述:
飞机壁板自动钻铆变形预测及工艺优化研究
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一种航空影像密集匹配点云的迭代中值滤波算法
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作者:
郑建
高红旗
戴永洪
来源:
人民长江
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
法向量
密集匹配点云
去噪
摄影测量
迭代中值滤波
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描述:
为有效解决基于航空影像密集匹配生成的点云中含有大量的冗余点和噪声信息,影响表面模型(DSM)的质量和后续数字正射影像(DOM)生成效果的问题,提出了一种航空影像密集匹配点云的迭代中值滤波算法。通过引入邻域法向量求和的思想定义空间圆柱体,并以此作为点云剔除的约束准则,判断空间圆柱体内是否需要获取中值点,并结合距离统计分析的方法剔除少量离群点,迭代直至相邻两次输出点云数量差异少于设定阈值。采用具有重叠区域的两类点云数据进行对比实验,结果表明:提出的方法能够有效剔除摄影测量密集匹配点云的噪声,对于存在厚度的冗余点云进行光顺平滑,能够保留完整的边缘特征。
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飞机大部件装配外形数字化组合测量方法
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作者:
李五朋
田锡天
耿俊浩
赵东平
张敏
来源:
航空制造技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
组合测量
摄影测量
激光跟踪仪
多测量数据融合
大尺寸测量
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描述:
飞机装配部件外形尺寸大、曲面形状复杂,型面测量数据量大。现有的单一测量设备测量精度和效率之间的矛盾突出。为此,构建包含激光跟踪仪、关节臂测量仪和摄影测量的数字化组合测量系统。基于坐标变换将多测量站点的测量信息统一到全局坐标系下,通过测量数据模型与理论模型对比,获得部件外形测量结果,在保证测量精度的条件下,提高型面测量效率。以飞机内襟翼上翼面装配过程外形精度保证为例,验证了所提方法的正确性。
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基于支持向量机的飞机装配工艺模糊综合评价方法
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作者:
王跃
谭昌柏
安鲁陵
王志国
来源:
机械制造与自动化
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
模糊综合评价
支持向量机
装配工艺
飞机
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描述:
针对飞机装配的特点,提出了一种基于支持向量机的飞机装配工艺性综合评价方法。该方法从装配效率、装配成本、装配精度、人机工效学4个方面选取对应的评价指标,通过模糊数学建立这些指标的隶属度函数,从而获取训练样本和评价向量。并利用获取的训练样本对支持向量机进行训练,将获取的预测向量导入训练好的支持向量机中得出评价结果。该方法充分利用了支持向量机的均衡风险性和准确率的优点,可得到准确、可信的评价结果。
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基于民航团队旅客销售的预测方法分析
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作者:
徐月芳
黄奇
来源:
复旦学报(自然科学版)
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
组合预测算法
支持向量机
BP神经网络
民航收益管理
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描述:
利用Matlab分别用后退的回归分析算法、BP神经网络算法、支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,为民航销售人员提供更加精准的预测信息,从而获得更高的航线收益.分析结果显示:后退的回归分析算法比常用的多元线性回归精准性提高,但是数据结果并不具有可靠性.神经网络算法、支持向量机算法和组合算法比常用的回归分析算法预测的精准度有了明显的提高.支持向量机算法预测精度相对神经网络算法稍低,但是却拥有更强的泛化能力.组合预测算法能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.
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通航飞机起落架系统故障频率预测研究
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作者:
丰世林
张中波
杜仲
来源:
组合机床与自动化加工技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
起落架系统
信息粒化
故障频率预测
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描述:
文章研究起落架系统发生故障的频率,变事后维修为预防维修,尽可能保证飞行安全。因此提出一种采用模糊信息粒化和支持向量机相融合的时序回归预测技术来预测起落架系统故障发生频率。以某型通航飞机2012年1月
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基于数据驱动的航空发动机故障诊断
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作者:
郭朋微
来源:
东北大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
数据驱动
支持向量机
航空发动机
故障诊断
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描述:
基于数据驱动的航空发动机故障诊断
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飞机完好率预测仿真研究
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作者:
孙璐璐
滕曰
黄锐
来源:
兵器装备工程学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
数据驱动
支持向量机
时间序列预测
飞机完好率
神经网络
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描述:
利用飞机完好率时间序列特性,建立了NAR神经网络模型和基于不同核函数的3种支持向量机模型对平时状态下的飞机完好率变化趋势进行建模、训练和预测;运用Matlab仿真软件进行试验验证,结果表明:支持向量机模型具有较好的拟合效果,预测精度优于NAR神经网络模型,基于RBF核函数的支持向量机预测准确率相对较高。两种预测模型相比于部队现行的预测方法均具有更高的准确度和可靠度。
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基于LS-SVM的航空故障电弧诊断
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作者:
李岚松
周越
熊翔
于广辉
王永兴
来源:
电器与能效管理技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
故障电弧诊断
航空故障电弧
特征向量
最小二乘
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描述:
将最小二乘-支持向量机算法(LS-SVM)应用于航空故障电弧的识别中,构建了LS-SVM分类器。从提取的故障电弧信息得到特征向量,作为LS-SVM的输入向量,对LS-SVM分类器进行训练和测试,并对线性负载、非线性负载和未知负载的航空故障电弧进行了识别。结果表明,所提算法能有效识别是否发生故障电弧,但是对于电弧故障具体类型的判断还有待于改进提高。