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- 基于过程的航空装备综合维修保障管理研究及系统应用
- 作者： 闻敬谦 李青 来源： 2010全国现代制造集成技术(CMIS)学术会议 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文 关键词： 维修保障 工作流 时间驱动作业成本法 过程分析 BP 神经网络
- 描述： 为了适应航空装备维修保障工作由使用方自主保障向装备研制企业共同承担转变的新 趋势，针对航空装备维修保障体系特点提出基于过程的维修保障管理方式，并对关键技术进行研 究。首先，为满足业务流程关系运行期灵活构建及过程控制要求，通过扩展流程及节点定义给出 业务流程的层次化建模方法，利用工作流引擎为用户提供系统归零控制。其次，以流程时间作为 成本动因，给出时间驱动的维修保障作业成本核算方法。在此基础上，对流程及时性和稳定性进 行了分析，并建立了维修保障因素与装备使用能力的关系模型，给出业务流程影响度的分析方法。 最后给出该系统在某航空制造企业的应用实例。
- 基于过程的航空装备综合维修保障管理研究及系统应用
- 作者： 闻敬谦 李青 来源： 2010全国现代制造集成技术(CMIS)学术会议 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文 关键词： 维修保障 工作流 时间驱动作业成本法 过程分析 BP 神经网络
- 描述： 为了适应航空装备维修保障工作由使用方自主保障向装备研制企业共同承担转变的新 趋势，针对航空装备维修保障体系特点提出基于过程的维修保障管理方式，并对关键技术进行研 究。首先，为满足业务流程关系运行期灵活构建及过程控制要求，通过扩展流程及节点定义给出 业务流程的层次化建模方法，利用工作流引擎为用户提供系统归零控制。其次，以流程时间作为 成本动因，给出时间驱动的维修保障作业成本核算方法。在此基础上，对流程及时性和稳定性进 行了分析，并建立了维修保障因素与装备使用能力的关系模型，给出业务流程影响度的分析方法。 最后给出该系统在某航空制造企业的应用实例。
- 基于CS-BPNN算法的飞机客舱PMV指标预测
- 作者： 侯启真 李泽 姬雨初 王阳 来源： 计算机仿真 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 预测误差 神经网络 布谷鸟搜索算法 预测平均投票数
- 描述： 针对飞机客舱热舒适度评价指标预测平均投票数(PMV)的各影响因素之间存在复杂的非线性和迭代求解关系问题,采用经布谷鸟搜索(CS)算法优化的BPNN来预测客舱PMV指标。通过对PMV模型参数分析,选出PMV主要影响因素作为预测模型的输入,利用CS算法的全局优化能力来解决BPNN易陷入局部最优及其收敛速度慢的问题,并对其初始阈值和权值进行优化。仿真结果表明,与GA-BPNN和PSO-BPNN相比,CS-BPNN预测模型具有较小的预测误差和良好的预测精度。所提方法在客舱PMV指标的预测中有较好的应用前景。
- 基于CS-BPNN算法的飞机客舱PMV指标预测
- 作者： 侯启真 李泽 姬雨初 王阳 来源： 计算机仿真 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 预测误差 神经网络 布谷鸟搜索算法 预测平均投票数
- 描述： 针对飞机客舱热舒适度评价指标预测平均投票数(PMV)的各影响因素之间存在复杂的非线性和迭代求解关系问题,采用经布谷鸟搜索(CS)算法优化的BPNN来预测客舱PMV指标。通过对PMV模型参数分析,选出PMV主要影响因素作为预测模型的输入,利用CS算法的全局优化能力来解决BPNN易陷入局部最优及其收敛速度慢的问题,并对其初始阈值和权值进行优化。仿真结果表明,与GA-BPNN和PSO-BPNN相比,CS-BPNN预测模型具有较小的预测误差和良好的预测精度。所提方法在客舱PMV指标的预测中有较好的应用前景。
- 倾转翼飞机过渡段定高飞行控制研究
- 作者： 吴健健 王琦 李之瀚 刘阳 来源： 计算机仿真 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 倾转翼 滑模控制 神经网络 耦合
- 描述： 针对倾转翼飞机过渡段控制存在的时变、欠驱动、强耦合等非线性特点,采用滑模控制来对其进行控制,然后在此基础上引入RBF神经网络,利用其非线性映射能力有效解决了滑模控制中存在的误差问题,进一步改善了系统
- 基于神经网络的航空发动机传感器故障自动检测方法
- 作者： 王琛 李峰 来源： 自动化应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 故障检测 神经网络 传感器
- 描述： 针对当前航空发动机传感器故障问题无法全部检测得出结果，并且检测结果的准确率有待进一步提升的情况，引入神经网络，开展对航空发动机传感器故障自动检测方法的研究。通过航空发动机传感器运行
- 基于集成学习的航空发动机排气温度预测
- 作者： 易文川 王兴 王翔 唐庆如 来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 集成学习 航空发动机 排气温度 神经网络
- 描述： 准确预测排气温度对预知航空发动机未来的工作状态至关重要。然而，传统航空发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的航空发动机排气温度预测方法，被集成的子模型包括差分整合移动平均自回归模型、一次指数平滑模型和门控循环单元。对所有子模型的预测序列进行加权集成处理，提出了一种在历史发动机性能参数数据上学习最优权重系数的方法，避免了传统优化算法依赖于初始点的选取且其适用性局限于可微函数等问题。在Cessna-172R型飞机发动机排气温度预测问题中相较子模型准确性更高。
- 基于机器学习模型的民航客流预测仿真研究
- 作者： 刘夏 邱钊 陈焕东 陈明锐 来源： 软件 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 多元回归 支持向量机回归 ARMA改进 神经网络
- 描述： ,运用了多元回归模型、支持向量机回归模型、ARMA改进模型、神经网络RBF模型对航线数据进行了数据拟合。经验证,上述四个模型的平均绝对误差分别为5.27%,7.61%,5.07%,3.34%,模型预测精度较高,可以用于客流预测研究。