关键词
基于STIRPAT模型的天津滨海国际机场航空器碳排放峰值预测研究
作者: 田利军   徐森雨   李一博   黎杰   来源: 天津商业大学学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 因素分解   碳达峰   天津滨海国际机场   航空器  
描述: 碳排放历史特征和变化趋势。利用改进KAYA恒等式构建机场航空器碳排放驱动因素模型,采用LMDI方法分析各影响因素的驱动效应。在碳排放核算基础上运用拓展STIRPAT环境影响评估模型和情景分析法预测碳达
基于可自动扩展的LSTM模型的航空发动机剩余寿命预测方法
作者: 胡立坤   何旭杰   殷林飞   来源: 计算机应用研究 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   航空发动机   自动扩展   子模块级联   剩余寿命预测  
描述: 对航空发动机进行实时状态监测与健康管理可以有效降低发动机故障风险,确保飞机飞行安全。准确预测航空发动机的剩余寿命是有效监测发动机运行状态的一种重要手段,其中长短期记忆(Long-Short Term
基于EMD和PSO-SVM的通用航空飞机燃油流量预测
作者: 马玉猛   来源: 滨州学院学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   预测   燃油流量   粒子群算法   经验模态分解  
描述: 提出了一种EMD与SVM的组合预测模型,对通用航空飞机燃油流量进行预测。首先对数据缺失值与异常值进行处理,应用经验模态分解算法对燃油流量数据进行分解,得到各分量IMF,然后采用支持向量机对每一个分量
我国通用航空作业市场需求预测分析——基于GM(1,1)模型与生命周期识别模型
作者: 杨璐源   李章萍   来源: 综合运输 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 新冠疫情   生命周期   GM   1)模型   通用航空   (1   市场需求  
描述: 近年来,通用航空在我国发展迅速,为了把握通用航空发展规律,全面掌握我国通用航空发展的市场需求情况,文章综合考虑疫情影响,应用GM(1,1)模型对2025年前我国通用航空作业需求情况进行疫情前后的对比
基于复合推进系统动态模型-状态变量模型的航空发动机直接推力预测控制
作者: 金崇文   郑前钢   张海波   房娟   胡忠志   来源: 推进技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 直接推力控制   航空发动机   状态变量模型   复合推进系统动态模型   预测控制  
描述: 直接推力控制可以有效改善推力控制的品质,针对航空发动机直接推力控制问题,进行了模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)研究。为了提升航空发动机推力控制的精度,提出
基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
作者: 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源: 中国科学:技术科学 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  
描述: 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样
航空发动机在翼清洗时机Wiener预测模型研究
作者: 闫锋   姚星宇   来源: 机械设计与制造 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 发动机清洗   柔性时间间隔   排气温度裕度   wiener预测  
描述: ,得到发动机性能参数(EGTM)阀值,通过Wiener退化模型模拟EGTM参数衰退规律,融合运行数据预测最佳清洗时机。最后通过采用此方法清洗的80台发动机运行数据与未采用此方法清洗的108架飞机的数据作为对比,结果表明前者衰退速率慢,表明该方法较好。
基于KPCA-BLSTM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测
作者: 胡启国   白熊   杜春超   来源: 航空工程进展 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   剩余寿命   多信息融合   核主成分分析   双向长短时记忆  
描述: 复杂航空发动机在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题,为此提出基于核主成分分析(KPCA)和双向长短时记忆(BLSTM)神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA对多维退化
基于Transformer的多特征融合的航空发动机剩余使用寿命预测
作者: 马依琳   陶慧玲   董启文   王晔   来源: 华东师范大学学报(自然科学版) 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命  
描述: 发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对航空发动机做准确的剩余使用寿命预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同
双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法
作者: 苗青林   张晓丰   高杨军   刘显光   秦丕胜   来源: 空军工程大学学报(自然科学版) 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度卷积神经网络   最大相关系数   双通道   剩余使用寿命  
描述: 提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法,用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上,应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪;通过数据切片,将数据片标签设置为最后一个
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