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- 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
- 航空发动机状态监控和预测性维护应用研究
- 作者： 廖鹏程 李昂 王骁 来源： 测控技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 深度学习 健康管理 剩余寿命预测 故障预测
- 描述： 为了深化飞参数据的应用价值，通过研究发动机转动件故障预测、剩余寿命预测以及气路健康等，为发动机保障决策和预测性维护提供参考。采用经验模态分解(EMD)结合相对向量机(RVM)、灰度模型(GM)用于发动机转动件、气路监测的状态监控和故障预测，选取波音某型飞机故障数据验证了模型的准确性，平均绝对百分比误差(MAPE)能达到8.46%;采用卡尔曼滤波(KF)结合梯度提升决策树(GBDT)的方法对数据进行降噪并预测剩余寿命，通过美国国家航空航天局(NASA)的航空发动机仿真数据集验证了模型能达到91.3%的准确率；采用核主成分分析(KPCA)结合深度置信网络(DBN)的方法建立发动机气路健康监控模型，经过大量QAR数据验证和测试，预测相对误差为0.43%。针对基于数据挖掘的航空发动机故障诊断算法开展研究，设计了相应的算法，开展了实验验证，通过有效的数据预处理和模型参数调节，使得故障诊断性能达到较高水准，为航空发动机的预测性维护提供了重要参考。
- 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，搭建一维卷积残差网络模型。以航空发动机润滑油中磨损颗粒能谱分析数据为输入，采用所搭建的一维卷积残差网络模型实现对能谱数据的特征提取以及航空发动机磨损部位的定位识别；以某型航空发动机润滑油中磨损颗粒实测能谱数据验证该方法的有效性，并和Resnet18、Resnet34、CNN等网络模型进行对比验证。结果表明，所提方法对航空发动机磨损部位的识别精度达到95%以上。为了验证模型的鲁棒性和泛化能力，在真实的某型航空发动机能谱数据基础上，对含氧数据和噪声数据分别进行测试，进一步说明该模型用于对磨损定位识别的有效性，具备实际应用的可行性。
- 基于孪生神经网络的无人机航空立体影像密集匹配方法研究
- 作者： 宿东 来源： 南京师范大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 无人机立体影像 视差图 深度学习 数字摄影测量 密集匹配
- 描述： 基于孪生神经网络的无人机航空立体影像密集匹配方法研究
- 民航运输机尾流探测与识别技术研究
- 作者： 段英捷 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 激光多普勒雷达 卷积神经网络 空中交通管制 深度学习 尾流间隔
- 描述： 民航运输机尾流探测与识别技术研究
- 面向航空安全的机场能见度检测算法研究
- 作者： 凤亦飞 来源： 南京邮电大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 关键气象因子 能见度检测 深度学习 卷积网络 多模态检测
- 描述： 面向航空安全的机场能见度检测算法研究
- 面向飞机维修实体关系构建与故障推理算法的研究与应用
- 作者： 李金润 来源： 电子科技大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 飞机维修 深度学习 知识图谱 实体关系抽取 故障推理
- 描述： 面向飞机维修实体关系构建与故障推理算法的研究与应用
- 基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究
- 作者： 李雪 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 LSTM 机场场面轨迹预测 深度学习 PSO
- 描述： 基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究
- 基于非线性Wiener过程的航空发动机退化建模与剩余寿命智能预测方法研究
- 作者： 孙婷 许勇 来源： 第十八届全国非线性振动暨第十五届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议（NVND2021） 年份： 2021 文献类型 ： 会议论文 关键词： 数据驱动 时间序列 退化建模 剩余寿命 深度学习
- 描述： 基于非线性Wiener过程的航空发动机退化建模与剩余寿命智能预测方法研究