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根据【关键词:
LSTM,预测性维修,深度学习,神经网络
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关键词
基于频域特征的航空轴承智能诊断
作者:
李宏宇
苏越
陈康
王俨剀
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
滚动轴承
故障诊断
双向循环长短期记忆网络
神经网络
描述:
针对航空发动机滚动轴承的故障诊断,提出一种基于频域特征的故障诊断模型。将原始振动信号进行包络解调预处理,仅取每段数据处理后的512个点作为故障特征,将其作为双向循环长短期记忆网络(BiLSTM)模型的输入,可对内圈故障、外圈故障、滚动体故障及每种故障所对应3种不同的故障程度进行诊断。该模型不仅弥补完全由原始振动信号输入导致输入数据冗长,特征不明显等缺点,也弥补由人工提取振动特征来进行故障诊断的不确定性。在滚动轴承公开数据集上进行实验,结果表明故障识别的准确度达到99.8%以上。搭建航空轴承实验器来对方法与模型进行检验。基于频域特征的双向循环长短期记忆网络模型能够更准确地对轴承进行故障诊断,所提方法对于航空发动机滚动轴承故障诊断具有重要工程价值。
基于改进模糊
神经网络
的飞机货舱火灾探测算法研究
作者:
吴孟洋.
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:
飞机货舱
模糊推理
多传感器
数据融合
神经网络
描述:
基于改进模糊
神经网络
的飞机货舱火灾探测算法研究
基于改进模糊
神经网络
的飞机货舱火灾探测算法研究
作者:
吴孟洋.
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:
飞机货舱
模糊推理
多传感器
数据融合
神经网络
描述:
基于改进模糊
神经网络
的飞机货舱火灾探测算法研究
基于社交隐式模型的运输类飞机人员疏散轨迹预测
作者:
陈琨
李放
冯振宇
陈向明
段龙坤
来源:
交通运输工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
民用航空
深度学习
轨迹预测
应急撤离
社交隐式模型
描述:
基于社交隐式模型的运输类飞机人员疏散轨迹预测
基于
深度学习
的智慧航空物流综合服务智能问答方法
作者:
章丰田
来源:
自动化应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
综合服务
智能问答
深度学习
航空物流
智慧航空
描述:
基于
深度学习
的智慧航空物流综合服务智能问答方法
飞机装配过程错漏装检测技术研究进展
作者:
王振宇
张祥春
严佳
张晓庆
武湛君
来源:
无损检测
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
错漏装
机器视觉
深度学习
无损检测
模板匹配
描述:
飞机装配过程错漏装检测技术研究进展
作者:
秦子轩
张晓东
白广芝
任先聪
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
剩余可用寿命
深度学习
多头注意力机制
多尺度卷积双向长短期记忆网络
描述:
基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
作者:
王捷
周迪
左洪福
陆扬
来源:
计算机与数字工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
长短时记忆神经网络
卷积神经网络
深度学习
民航安全
文本分析
描述:
CNN-LSTM的混合深度
神经网络
模型,用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较,在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明,所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率,对于不平衡数据样本,具有最稳定的分类性能。
技能领域
深度学习
评价核心指标构建与量表开发研究——以飞机维修虚拟仿真学习为例
作者:
穆肃
高春瑾
田巨
来源:
广州开放大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机维修
深度学习
量表开发
虚拟仿真
评价指标
描述:
学生主动、有深度的学习有利于促进职业技能提升。教学质量评价是职业技能教学的重要一环,
深度学习
理论可为技术支持下的专业技能教学与评价提供理论支持和实践指导。本研究以飞机维修虚拟仿真教学为例,采用专家
航空发动机叶片表面损伤与检测研究进展
作者:
程亚茹
李湉
薛辉
黎红英
王丹
唐鋆磊
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器视觉
叶片损伤
深度学习
无损检测
描述:
航空发动机叶片的工作环境极其恶劣,表面会出现各种类型的损伤。在损伤早期进行表面检测能够有效预防因损伤扩展导致的叶片失效断裂。发动机叶片表面损伤的检测和评估主要由人工操作,严重依赖工作经验,但人工检测不仅效率低下,而且检测结果容易受到人为因素的影响。为了高效、高精度地检测发动机叶片表面损伤,从叶片失效形式出发,综述了发动机叶片在停放和运行2种状态下的损伤机理,并重点阐述了涡流检测、渗透检测等常用于叶片表面损伤检测的方法。总结了基于机器视觉的检测技术,分析机器视觉检测面临数据集稀缺和单一性的挑战,认为收集大量数据并进一步完善评估标准是未来发动机叶片表面损伤检测系统研究的重点方向。
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