关键词
通用航空飞行训练品质监控及评估模型研究
作者: 王帅   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 组合赋权   通用航空   品质评估   飞行训练   飞行品质监控  
描述: 通用航空飞行训练品质监控及评估模型研究
民用飞机侧杆人机功效和操纵品质评估研究
作者: 黄子林   卢正人   李立   刘宏明   来源: 2022年中国航空工业技术装备工程协会年会论文集 年份: 2022 文献类型 : 会议论文 关键词: 侧杆   位移特性   品质评估     人机功效  
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通用航空飞行训练品质监控及评估模型研究
作者: 王帅   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 组合赋权   通用航空   品质评估   飞行训练   飞行品质监控  
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民用飞机侧杆人机功效和操纵品质评估研究
作者: 黄子林   卢正人   李立   刘宏明   来源: 2022年中国航空工业技术装备工程协会年会论文集 年份: 2022 文献类型 : 会议论文 关键词: 侧杆   位移特性   品质评估     人机功效  
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基于三次样条插值BP神经网络的航空阻力伞供应决策模型
作者: 谷雨轩   徐常凯   肖凯锐   来源: 科技与创新 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 阻力伞   供应决策   BP神经网络   三次样条插值  
描述: 针对航空阻力伞供应长期依靠人工经验决策与精细化保障模式不匹配的问题,提出一种阻力伞供应数量模型,首先通过三次样条插值扩充样本数据,然后通过实例模型精度对比优化神经元设置和激活函数的选择,最终建立神经元节点数为4、激活函数为Sigmond函数的BP神经网络航空阻力伞供应决策模型,为保障决策提供了有效的方法,对于提升保障效率具有重要意义。
基于PCA-BP的航空发动机大修周期预测方法
作者: 符式峰   贾晓亮   安磊   常笑   来源: 航空计算技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 主成分分析   航空发动机   大修周期   BP神经网络  
描述: 航空发动机大修具有影响因素多、因素之间耦合关系复杂等特点,针对数据驱动的航空发动机大修周期预测,提出基于主成分分析和反向传播神经网络(PCA-BP)的航空发动机大修周期预测方法。在分析影响航空发动机大修周期主要因素的基础上,采用PCA方法得到影响航空发动机大修周期的主成分因素,并将其作为BP神经网络的输入。基于某型航空发动机大修数据对PCA-BP模型进行训练和测试,并与BP神经网络模型进行比较,结果表明PCA-BP模型预测精度更高,验证了方法的有效性。
基于BP神经网络的航空公司债务风险形成与传染机理研究
作者: 田利军   王皓羽   张秀   徐森雨   来源: 商业会计 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 债务风险   BP神经网络   传染机理   航空公司  
描述: 我国民航业在进入多元化发展阶段的同时,也面临着高债务风险和现金流短缺的问题。文章以风险管理理论为基础,从企业、供应链、行业、区域四个层次剖析我国四大航空公司债务风险的形成和传染机理,运用主成分分析法和BP神经网络定量测度模型和预警模型对四大航空公司债务风险进行实证检验,验证模型具有较好的预测效果。得出结论:航空公司债务风险形成的内部因素主要是自身偿债能力和盈利能力的下降,同时航空公司债务风险会沿着区域、供应链传染,最后基于政府和企业视角提出债务风险防控建议。
基于BP神经网络航空情报员人因失误的风险预警机制研究
作者: 李培   来源: 成都航空职业技术学院学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 风险预警   BP神经网络   指标体系   人因失误  
描述: 从人、机、环、管四个方面对情报员人因失误影响因素进行研究,通过对各影响因素相关性分析,构建情报员人因失误风险预警指标体系,运用BP神经网络建立起相应的情报员人因失误的风险预警机制。
基于三次样条插值BP神经网络的航空阻力伞供应决策模型
作者: 谷雨轩   徐常凯   肖凯锐   来源: 科技与创新 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 阻力伞   供应决策   BP神经网络   三次样条插值  
描述: 针对航空阻力伞供应长期依靠人工经验决策与精细化保障模式不匹配的问题,提出一种阻力伞供应数量模型,首先通过三次样条插值扩充样本数据,然后通过实例模型精度对比优化神经元设置和激活函数的选择,最终建立神经元节点数为4、激活函数为Sigmond函数的BP神经网络航空阻力伞供应决策模型,为保障决策提供了有效的方法,对于提升保障效率具有重要意义。
基于PCA-BP的航空发动机大修周期预测方法
作者: 符式峰   贾晓亮   安磊   常笑   来源: 航空计算技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 主成分分析   航空发动机   大修周期   BP神经网络  
描述: 航空发动机大修具有影响因素多、因素之间耦合关系复杂等特点,针对数据驱动的航空发动机大修周期预测,提出基于主成分分析和反向传播神经网络(PCA-BP)的航空发动机大修周期预测方法。在分析影响航空发动机大修周期主要因素的基础上,采用PCA方法得到影响航空发动机大修周期的主成分因素,并将其作为BP神经网络的输入。基于某型航空发动机大修数据对PCA-BP模型进行训练和测试,并与BP神经网络模型进行比较,结果表明PCA-BP模型预测精度更高,验证了方法的有效性。
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