关键词
航空发动机切削技术探索与实践
作者: 杨金发   刘亚莉   朱麒元   来源: 金属加工(冷加工) 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   在线测量   智能控制   切削参数  
描述: 以高性能刀具及数控机床为切入点,探索和研究了智能制造时代提高航空发动机切削技术的基本策略。
航空发动机切削技术探索与实践
作者: 杨金发   刘亚莉   朱麒元   来源: 金属加工(冷加工) 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   在线测量   智能控制   切削参数  
描述: 以高性能刀具及数控机床为切入点,探索和研究了智能制造时代提高航空发动机切削技术的基本策略。
航空发动机切削技术探索与实践
作者: 杨金发   刘亚莉   朱麒元   来源: 金属加工(冷加工) 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   在线测量   智能控制   切削参数  
描述: 以高性能刀具及数控机床为切入点,探索和研究了智能制造时代提高航空发动机切削技术的基本策略。
航空发动机切削技术探索与实践
作者: 杨金发   刘亚莉   朱麒元   来源: 金属加工(冷加工) 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   在线测量   智能控制   切削参数  
描述: 以高性能刀具及数控机床为切入点,探索和研究了智能制造时代提高航空发动机切削技术的基本策略。
FTA与RBF方法结合的某型飞机起落架故障诊断
作者: 李锋     冯珂     李晨旭     赵德中     陈振   来源: 液压气动与密封 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: FTA   RBF神经网络   起落架   故障诊断  
描述: 国内某维修单位的故障统计数据,运用RBF神经网络建立了故障诊断模型,并对模型进行了训练和测试。结果表明,FTA定量计算得到的故障失效概率为71.60%,FTA+RBF结合方法的故障诊断平均预测误差为1.0%。
基于BP-RBF神经网络的飞机舵机电液伺服加载系统研究
作者: 刘志伟   来源: 科技与创新 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 飞机舵机电液伺服加载系统   RBF神经网络   多余力   BP神经网络  
描述: 飞机舵机电液伺服加载系统中存在多余力的干扰会影响系统加载的精确度,因此,为加载系统建模,建立整个电液伺服加载系统的非线性模型。在BP神经网络的PID控制器基础上加入了RBF神经网络,构成复合控制器,通过RBF神经网络的辨识,神经网络PID控制器控制精度高、效果好,参数实现了自整定,提高了非线性系统的控制精度,同时,也提高了加载精度,有效抑制了多余力。
基于RBF神经网络的波音737NG飞机引气系统故障诊断模型
作者: 肖晓阳   来源: 航空维修与工程 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: RBF神经网络   故障诊断   引气系统   排故  
描述: 鉴于波音737NG飞机引气系统故障率高、无系统衰退指示、无系统自检计算机、系统故障难放行、排故困难等特点,为快速准确地排除引气系统故障,提出利用RBF神经网络建立故障诊断模型,经实例验证,该模型能有效诊断引气系统故障,可辅助用于引气系统的排故。
基于RBF神经网络的波音737NG飞机引气系统故障诊断模型
作者: 肖晓阳   来源: 航空维修与工程 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: RBF神经网络   故障诊断   引气系统   排故  
描述: 鉴于波音737NG飞机引气系统故障率高、无系统衰退指示、无系统自检计算机、系统故障难放行、排故困难等特点,为快速准确地排除引气系统故障,提出利用RBF神经网络建立故障诊断模型,经实例验证,该模型能有效诊断引气系统故障,可辅助用于引气系统的排故。
基于RBF神经网络的波音737NG飞机引气系统故障诊断模型
作者: 肖晓阳   来源: 航空维修与工程 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: RBF神经网络   故障诊断   引气系统   排故  
描述: 鉴于波音737NG飞机引气系统故障率高、无系统衰退指示、无系统自检计算机、系统故障难放行、排故困难等特点,为快速准确地排除引气系统故障,提出利用RBF神经网络建立故障诊断模型,经实例验证,该模型能有效诊断引气系统故障,可辅助用于引气系统的排故。
基于RBF神经网络的波音737NG飞机引气系统故障诊断模型
作者: 肖晓阳   来源: 航空维修与工程 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: RBF神经网络   故障诊断   引气系统   排故  
描述: 鉴于波音737NG飞机引气系统故障率高、无系统衰退指示、无系统自检计算机、系统故障难放行、排故困难等特点,为快速准确地排除引气系统故障,提出利用RBF神经网络建立故障诊断模型,经实例验证,该模型能有效诊断引气系统故障,可辅助用于引气系统的排故。
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