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- 一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
- 作者： 吕卫民 孙晨峰 任立坤 赵杰 李永强 来源： 兵工学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 轻量级梯度提升机 注意力机制 航空发动机 故障诊断 时间卷积神经网络
- 描述： ，融合通道注意力机制增强了高质量特征的权重；基于LGBM模型实现对特征的快速分类，利用贝叶斯方法实现对模型超参数的快速优化。以基于PROOSIS软件建模的某军用小涵道比涡扇发动机故障仿真数据为例，对6种
- 基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型
- 作者： 李鑫 李香蓉 汪诚 李秋良 李卓越 来源： 激光与光电子学进展 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 机器视觉 YOLOv5 表面缺陷检测
- 描述： 训练效果的提升；其次在Backbone网络中引入坐标注意力机制，在通道注意力的基础上嵌入坐标信息，提高对小缺陷目标的检测能力；最后将YOLOv5的定位损失函数改进为EIoU loss，在加快模型收敛
- 基于Trans/Attention的飞行区航空器监视数据融合方法
- 作者： 王兴隆 尹昊 丁俊峰 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 场面监视雷达 注意力机制 Transformer 数据融合 广播式自动相关监视
- 描述： 针对飞行区航空器单一监视源存在监视精度低、位置跳变的问题，提出了一种基于Transformer和注意力机制的航空器监视数据融合方法。首先利用Transformer的编码器结构分别对各监视源数据进行
- 融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
- 作者： 赵崇林 朱江 胡永进 李祖泽 王鹏举 谢涛 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 YOLOv5 深度学习 缺陷检测
- 描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
- 卫星信号丢失下航空器多阶段高度预测
- 作者： 黄梦婵 苗强 来源： 工程科学与技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 时域卷积神经网络 注意力机制 高度预测 卫星信号 航空器
- 描述： 针对卫星信号丢失下航空器高度指示值不准确的问题，提出一种基于注意力机制和时域卷积神经网络的航空器多阶段高度预测算法（LTCA–TCN）。首先，采用模糊逻辑将航空器的整段飞行过程划分为不同阶段，提供
- 空时模型融合自注意力机制的航空管路故障诊断新方法
- 作者： 杨同光 袁晟友 周献文 韩清凯 于晓光 来源： 振动与冲击 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 故障诊断 航空管路 空时融合 轻量化
- 描述： 轻量化空时模型融合注意力机制的航空发动机液压管路故障诊断新方法，并命名为S-Bi-ATM-Net模型，首先，设计轻量化管路空间特征提取模块，从而融合管路故障数据的空间特征，抽取数据的细粒度特征；然后
- 基于神经网络的遥感图像飞机实时检测算法
- 作者： 刘志 杨江涛 许新云 来源： 工业控制计算机 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 注意力机制 YOLOv4 MobileNetv3 深度可分离卷积
- 描述： 情况下，减少参数量；同时在路聚合网络（PANet）中使用深度可分离卷积代替传统卷积；在主干网络中引入BAM注意力机制，提高整体模型的泛化能力。然后对NMS网络进行了优化，以提升模型的最终识别精度。最后在