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关键词
基于深度学习的航空航天领域专利
知识图谱
构建及应用研究
作者:
吴昊辰.
来源:
郑州航空工业管理学院
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
关系抽取
航空航天
命名实体识别
专利分析
知识图谱
描述:
基于深度学习的航空航天领域专利
知识图谱
构建及应用研究
基于航空安全事件的
知识图谱
推理关键技术研究
作者:
卢浩文.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
集成学习
卷积神经网络
航空安全事件
知识图谱
链接预测
描述:
基于航空安全事件的
知识图谱
推理关键技术研究
航空公司不安全事件
知识图谱
构建关键技术研究与实现
作者:
孟天宇.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
领域词典
航空不安全事件
命名实体识别
知识图谱
实体关系抽取
描述:
航空公司不安全事件
知识图谱
构建关键技术研究与实现
基于多源参量感知的航空工装定位器在线监测方法与系统研究
作者:
刘巍
陈启航
梁冰
张洋
来源:
机械工程学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
工装检测
智能工装
在线监测
全局力位信息预测
大数据
描述:
航空工装定位器作为飞机部件装配的定位基准,其全局力位状态直接影响装配精度。因此,赋予工装力位状态自检能力对保障装配精度与效率具有重要意义。提出一种基于多源参量感知的航空工装定位器在线监测方法,可实现严重遮挡、受限测量空间下工装定位器全局位移与应变状态的在线监测。提出可见区域视觉测量/近封闭空间涡流传感的局部位移在线采集方法,拓展工装复杂结构的位移在线监测能力;研究定位器受载状态下应变敏感区域,综合系统敏感性与测量空间可达性,建立光纤内嵌传感的工装应变高性能监测方法;同时,构建定位器在不同工况下力位数据集,并以此数据为基础,提出工装定位器“离散在线监测/全局实时感知”的力位信息全局预测方法,最终形成了基于多源参量感知的航空工装定位器在线监测系统。仿真试验及现场应用验证结果表明,所提方法与系统可赋予航空工装多源状态在线监测能力,实现工装在线自检,推进智能工装的发展。
民用航空发动机故障诊断与健康管理现状、挑战与机遇Ⅱ:地面综合诊断、寿命管理和智能维护维修决策
作者:
曹明
王鹏
左洪福
曾海军
孙见忠
杨卫东
魏芳
陈雪峰
来源:
航空学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
故障融合决策
数字孪生
航空发动机健康管理系统
深度学习
智能视情维护维修
知识图谱
寿命管理
描述:
基于民用航空发动机健康管理(EHM)的需求及发展目标,从CBM+全流程的角度分析民用航空发动机健康管理系统应用现状及行业发展趋势,进而总结民用航空发动机健康管理的应用现状及差距、挑战,并指出未来国内需要重点关注的民用发动机EHM研发方向。针对各个EHM功能模块的需求、差距、解决方案进行了深入论证分析,重点讨论了民用发动机EHM“下游”3个模块:地面综合诊断、寿命管理和智能视情维护维修决策的需求、必要性、现状及未来发展趋势和热点技术。
《飞机结构与系统原理》智慧教材建设现状分析与对策研究
作者:
杨子江
郁大照
刘湘一
宋山松.
来源:
第五届全国高等学校航空航天类专业教育教学研讨会论文集
年份:
2023
文献类型 :
会议论文
关键词:
精准化
数字教材
个性化
智慧教材
知识图谱
飞机结构
一体化
描述:
《飞机结构与系统原理》智慧教材建设现状分析与对策研究
《飞机结构与系统原理》智慧教材建设现状分析与对策研究
作者:
杨子江
郁大照
刘湘一
宋山松.
来源:
第五届全国高等学校航空航天类专业教育教学研讨会论文集
年份:
2023
文献类型 :
会议论文
关键词:
精准化
数字教材
个性化
智慧教材
知识图谱
飞机结构
一体化
描述:
《飞机结构与系统原理》智慧教材建设现状分析与对策研究
数字化转型下航空发动机仿真技术发展机遇及应用展望
作者:
曹建国
来源:
系统仿真学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
数字化转型
航空发动机
高性能计算
人工智能
仿真技术
大数据
云计算
描述:
新时代我国社会经济的发展和国防能力的提升,对航空发动机的发展提出了更高的要求,亟需推进航空发动机数字化转型,以实现航空发动机协同、敏捷、高效研制。结合我国航空发动机研发现状,阐明了新兴前沿技术发展赋予航空发动机仿真技术“快速高效、精准映射、全面覆盖、动态预测”的新内涵,以及具备的“时空泛在、数据驱动、动态演进、规范可控、智能高效”等新技术特征,分析提出了“应用全域覆盖、数据高效传递、模型全面贯通”的航空发动机仿真技术框架,论述了数字化转型给航空发动机仿真技术带来的权威数据源构建、全系统模型贯通、数值快速计算、仿真可信度评估和仿真全过程动态演进等发展机遇,并对其在航空发动机的需求论证、协同研制、运行维护等研制阶段深度应用进行了展望。
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