关键词
航空发动机零部件的试验模态分析及应用
作者: 徐一鸣   来源: 中国民用航空学院 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 试验模态分析   航空发动机   神经网络   损伤识别   发动机零部件   模态参数  
描述: 航空发动机零部件的动态特性及其变化对于发动机整体性能及安全性有很大的影响。因此对发动机零部件进行试验模态分析,并通过其模态参数的变化进行零部件的损伤缺陷诊断,是一种有意义并有工程应用前景的方法。 任何一个机械系统,总可以建立一个以质量、刚度、
智能化故障诊断方法及其在航空维修中的应用
作者: 金林   来源: 西北工业大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 故障诊断   动态权值   神经网络   模糊逻辑   航空维修   航空器  
描述: 航空维修对航空器使用的安全性、有效性和经济性有重大影响。长期以来航空维修的故障诊断主要是由人工完成的,不能适应我国航空事业发展的需要。本文对最近发展起来的智能化故障诊断方法进行了详细的分析与研究,并将其应用于航空维修。主要工作如下: 1.对航空
航空编队飞行中的智能优化控制技术
作者: Ahmed   Mokhtar   Eldamarawy   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 输出反馈控制   遗传算法   智能优化控制   自适应飞行控制   神经网络   编队飞行  
描述: 了一种自适应智能编队飞行控制器,其中包括:坐标变换、计算和应用于所设计的编队控制器中的智能监控技术。这种已使用的新型智能监控技术采用遗传算法和神经网络为主要技术工具。事实上,编队飞行控制器的目标是在
航空发动机故障预报及状态监控关键技术研究
作者: 孙颖洁   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 特征提取   信息融合   发动机   故障预报   神经网络   OSA   CBM  
描述: ;通过新算法与现有算法的不同方面的性能比较,证实了新算法的优越性;并将新算法应用于发动机典型故障数据的故障征兆提取;本文将神经网络技术应用于故障预报的研究,仿真了各种网络对于函数逼近和模式识别的性能
多传感器航空液压系统信息融合故障诊断研究
作者: 杨光琴   来源: 北京航空航天大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 信息融合   故障诊断   PCA分析   神经网络   液压系统   信号处理  
描述: 该论文对航空液压系统进行了基于多传感器信息融合故障诊断技术的研究.在充分分析了液压能源系统和液压伺服系统故障机理的基础上,建立了多传感器液压系统故障诊断配置结构.针对液压伺服系统非线性严重的情况,设计RBF神经网络故障观测器,通过比较实际系统输出与RBF神?
基于DBO-BP的飞机飞行碳排放量预测研究
作者: 余嵩涛     钱宇     董锐   来源: 科技创新与应用 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: DBO   碳排量   蜣螂算法   低碳飞行   神经网络   BP  
描述: 基于DBO-BP的飞机飞行碳排放量预测研究
基于神经网络的航空SOFC-GT混合动力系统功率匹配多目标优化研究
作者: 梁爽     毛军逵     贺振宗     梁凤丽     康乐     蒋新勇   来源: 燃气涡轮试验与研究 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 涡轮发动机   固体氧化物燃料电池   混合动力   功率匹配   神经网络   多目标优化  
描述: 基于神经网络的航空SOFC-GT混合动力系统功率匹配多目标优化研究
痕量探测技术在航空安检的应用及前景展望
作者: 陈昶卓   陈志强   来源: 民航学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 技术融合   痕量探测   嗅觉视角   智慧安检   航空安全  
描述: 不可或缺的组成部分。本文重点阐述痕量探测技术在国内外航空安检中的应用,从航空安全的应用背景出发,叙述痕量探测技术的历史发展,包括航空安全面临的严重威胁与真实案例、国内外法规和技术标准的沿革、痕量违禁品
基于AHP-BN的航空安全风险评估与诊断研究
作者: 谷倩倩   来源: 滨州学院学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 贝叶斯网络   层次分析法   SHELL模型   风险评估   航空安全  
描述: 鉴于影响航空安全的因素众多且大部分因素与工作中的人相关联,建立以SHELL模型为架构的航空安全影响因素分析模型,搭建航空安全风险评估指标体系。采用层次分析法计算各评估指标的重要度并筛选出重要指标,将
基于字符与单词嵌入的航空安全命名实体识别
作者: 孙安亮   时宏伟   王金策   来源: 计算机技术与发展 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   条件随机场   命名实体识别   双向长短期记忆网络   航空安全  
描述: 期记忆模型(BILSTM)、卷积神经网络(CNN)和条件随机场(CRF),构建一种使用字符与词两个粒度的模型,对航空安全事故进行命名实体识别(NER),以提取事故中的实体。采用航空事故报道为实验数据集
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