基于深度学习的航空电磁探测成像方法研究

作者： 张松.   来源： 电子科技大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 信号去噪   电阻率成像   航空电磁   反演问题   神经网络  

描述： 基于深度学习的航空电磁探测成像方法研究

小型二冲程航空汽油发动机电控系统的设计

作者： 张丁根.   来源： 中原工学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： MAP图   喷油点火   电控系统   神经网络   二冲程发动机  

描述： 小型二冲程航空汽油发动机电控系统的设计

基于深度学习的航空电磁探测成像方法研究

作者： 张松.   来源： 电子科技大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 信号去噪   电阻率成像   航空电磁   反演问题   神经网络  

描述： 基于深度学习的航空电磁探测成像方法研究

基于堆栈自编码器和DeepAR的航空发动机剩余寿命预测

作者： 李浩   王卓健   李哲   陈煊   李园   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   寿命预测   深度学习   预测模型   数据融合  

描述： 针对现有航空发动机剩余寿命预测大多基于单点预测模式，不能准确给出预测结果置信区间的问题，提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先，堆栈自编码器通过无监督式深度学习对

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。

基于深度学习的航空发动机磨损部位识别方法

作者： 苗慧慧   曹桂松   孙智君   康玉祥   马佳丽   陈果   来源： 润滑与密封 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   一维卷积残差网络   能谱分析   深度学习   磨损  

描述： 针对航空发动机润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多，靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题，提出一种基于深度学习的航空发动机润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元

时间域航空电磁激发极化参数三维反演研究

作者： 满开峰   殷长春   刘云鹤   孙思源   熊彬   来源： 地球物理学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： Pearson相关约束   激发极化效应   时间域航空电磁   深度学习   3D反演  

描述： Pearson相关性约束和深度学习算法相结合的时间域航空电磁激发极化参数反演策略.该反演策略首先基于深度学习预测时间域航空电磁激电参数，进而给时间常数和频率相关系数一个较小的约束范围后再反演电阻率和极化率，由此

基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测

作者： 夏正洪   何琥   吴建军   魏汝祥   来源： 中国安全生产科学技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 召回率   精确率   深度学习   目标检测   航空铆钉  

描述： 针对航空铆钉小目标检测准确率较低、速率较慢等问题，提出1种基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测方法。首先，根据钉头外观对航空铆钉进行分类，制作航空铆钉数据集；然后，构建航空铆钉分类及异常情况检测

航空装配领域中命名实体识别的持续学习框架

作者： 刘沛丰   钱璐   赵兴炜   陶波   来源： 浙江大学学报(工学版) 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空装配   深度学习   智能制造   命名实体识别   持续学习  

描述： 框架在正确率、召回率、F1值上均显著优于以往算法，所提框架可以为航空装配领域命名实体识别任务持续提供可信的结果.

高分辨率航空遥感图像的建筑物识别

作者： 王玉琴   尤静静   蔡世鑫   来源： 北京测绘 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   RCNN)模型   快速区域卷积神经网络(Faster   建筑物识别   深度学习  

描述： 利用深度学习方法中的快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)模型对航空遥感图像进行建筑物识别，经验证，利用Faster RCNN模型对航空遥感图像进行建筑物识别其结果可达93.7%的精准率，平均