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- 基于改进DRSN的航空发动机故障风险预警模型
- 作者： 毛浩英 孙有朝 李龙彪 晏传奇 来源： 航空动力学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度注意力机制 软阈值化 深度残差收缩网络 深度学习 故障风险预警
- 描述： 航空发动机属于多发性故障机械，运用先进的计算训练方法可有效地实现准确的风险预警分析，为发动机的运维指导提供参考。在发动机故障风险预警征兆数据集中提取多变量时间序列样本，将样本矩阵化，转换为灰度图样本。预处理并增强图像数据样本，热编码化序列样本标签。深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network,DRSN）中融入深度注意力机制与带有阈值的残差收缩块，获取高判别性特征，实现软阈值化。结合长短时记忆神经网络层与多个隐层，改进DRSN模型，使用主成分分析重构特征与主元提取，累积可解释方差贡献率为93.7%。对潜在20种故障征兆识别、分类并预警，训练精确度为96.1%。提出了改进DRSN航空发动机故障风险预警模型，与其他算法相比有较强的鲁棒性，预警正确率至少提高4.4%。
- 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究
- 作者： 曹锦山. 来源： 重庆交通大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机 Transformer 深度学习 剩余使用寿命 多头自注意力机制
- 描述： 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究
- 基于深度学习的航空发动机涡轮叶片烧蚀检测研究
- 作者： 陈纪宗. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 航空发动机 自动化检测 语义分割 深度学习
- 描述： 基于深度学习的航空发动机涡轮叶片烧蚀检测研究
- 模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析
- 作者： 林华显. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器学习 工作负荷 生理信号 深度学习 航空安全
- 描述： 模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析
- 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究
- 作者： 曹锦山. 来源： 重庆交通大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机 Transformer 深度学习 剩余使用寿命 多头自注意力机制
- 描述： 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究
- 基于深度学习的航空发动机涡轮叶片烧蚀检测研究
- 作者： 陈纪宗. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 航空发动机 自动化检测 语义分割 深度学习
- 描述： 基于深度学习的航空发动机涡轮叶片烧蚀检测研究
- 模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析
- 作者： 林华显. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器学习 工作负荷 生理信号 深度学习 航空安全
- 描述： 模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析
- 飞机结构健康监测技术发展研究
- 作者： 刘雪蓉 曹贺 张宝珍 来源： 计测技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 结构预测与健康管理 数字孪生 先进传感器 深度学习 飞机 结构健康监测
- 描述： Fighter, JSF）上的典型应用。指出飞机结构健康监测技术正向智能化方向发展；未来需要重点研究传感器网络的智能诊断技术、复杂环境下的SHM技术、基于结构健康监测的健康管理技术、智能材料/结构健康监测技术，并将深度学习、数字孪生等前沿技术应用于航空领域，以推动我国飞机结构健康监测技术发展。