基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢   肖洪   吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： .87%的平均查全率，优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度（平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升）。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。

基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 刘国华.   来源： 兰州理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Hyperband算法   深度学习   剩余使用寿命   多维长序列信号   膨胀卷积  

描述： 基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测

基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 刘国华.   来源： 兰州理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Hyperband算法   深度学习   剩余使用寿命   多维长序列信号   膨胀卷积  

描述： 基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测

基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 刘国华.   来源： 兰州理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Hyperband算法   深度学习   剩余使用寿命   多维长序列信号   膨胀卷积  

描述： 基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测

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作者： 刘国华.   来源： 兰州理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Hyperband算法   深度学习   剩余使用寿命   多维长序列信号   膨胀卷积  

描述： 基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测

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作者： 刘国华.   来源： 兰州理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Hyperband算法   深度学习   剩余使用寿命   多维长序列信号   膨胀卷积  

描述： 基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测

基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢   肖洪   吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： .87%的平均查全率，优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度（平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升）。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。

基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 刘国华.   来源： 兰州理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Hyperband算法   深度学习   剩余使用寿命   多维长序列信号   膨胀卷积  

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作者： 刘国华.   来源： 兰州理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Hyperband算法   深度学习   剩余使用寿命   多维长序列信号   膨胀卷积  

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作者： 刘国华.   来源： 兰州理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Hyperband算法   深度学习   剩余使用寿命   多维长序列信号   膨胀卷积  

描述： 基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测