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根据【检索词:疲劳寿命】搜索到相关结果 232 条
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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作者:
温海茹
来源:
内燃机与配件
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
剩余使用寿命预测
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描述:
随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
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微型航空发动机涡轮盘蠕变寿命有限元分析
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作者:
丁锋
贾川
来源:
西安工业大学学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
蠕变
涡轮盘
有限元
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描述:
为了提高微型航空发动机涡轮盘可靠性,选取蠕变时间、温度和载荷作为蠕变寿命的影响参数,利用应变强化准则对某型微型涡喷航空发动机涡轮盘进行了有限元蠕变分析,计算了特定条件下的涡轮盘蠕变寿命.根据三组不同
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面向全寿命周期成本的民用飞机定费用设计(DTLCC)方法研究
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作者:
钱斐斐
宋杨
来源:
价值工程
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
成本权衡
民用飞机
全寿命周期定费用设计
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描述:
本文研究了民用飞机设计中,面向全寿命周期成本的定费用设计方法。DTLCC的总过程,包括可承受分析、制定成本目标、权衡研究、管理决策的制定、次级供应商流转以及组织架构搭建。以民用飞机电源系统为示例,提出全寿命周期定费用设计思路。此方法可以在整个生命周期中有效地计划和控制费用,实现飞机设计的降本增效。
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多源统计数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法
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作者:
赵广社
吴思思
荣海军
来源:
西安交通大学学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
剩余寿命
概率密度函数
统计数据驱动
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描述:
针对统计数据驱动方法中多变量无法建立退化模型的问题,提出了一种多源统计数据驱动的航空发动机剩余寿命(RUL)预测方法。建立了基于欧氏距离的航空发动机监测信息融合模型,综合多源监测数据以量化发动机健康
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基于数据融合与GRU的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
李路云
王海瑞
朱贵富
来源:
空军工程大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
维纳过程
航空发动机
寿命预测
自助法
门控循环单元
多源传感器数据融合
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描述:
构造一维复合健康指标;然后,利用Bootstrap方法对一维复合健康指标进行有放回抽样,获取n组发动机退化特征样本;最后,利用一维复合健康指标和n组发动机退化特征样本构建“n+1”个基于GRU的剩余寿命
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基于Bi-LSTM的航空发动机寿命预测
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作者:
万晓凡
徐泽宇
张营
来源:
农业装备与车辆工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
寿命预测
优化
过拟合
神经网络
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描述:
针对哪种类型神经网络对航空发动机剩余寿命预测结果更为准确的问题,采用对不同神经网络预测结果比较的方法,通过搭建双向长短时记忆网络预测模型的实验,对网络结构进行过拟合优化和对数据进行预处理后代入模型
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基于状态辨识的航空发动机转子叶片剩余寿命模型
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作者:
刘建勋
翟旭升
谢岩甫
罗志煌
答宇航
来源:
燃气涡轮试验与研究
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
模型辨识
支持向量机
航空发动机
剩余寿命
工作叶片
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描述:
为有效评定航空发动机转子叶片的检查更换周期,防止叶片过度使用危及飞行安全,将叶片在不同使用阶段的装机工作时间,及典型部位的表面残余应力,作为表征叶片剩余寿命的状态参数,提出了叶片剩余寿命模型
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基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
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作者:
刘月峰
张小燕
郭威
边浩东
何滢婕
来源:
计算机应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
卷积神经网络
剩余使用寿命
双向长短期记忆网络
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描述:
针对航空发动机剩余使用寿命(RUL)预测方法没有同时加权不同时间步下的数据,包括原始数据和所提取的特征,导致RUL预测准确性较低的问题,提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先,选用三种不同
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基于相似性与GA-RF的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
赵洪利
魏凯
来源:
机床与液压
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
健康指数
遗传算法
多模型相似性
随机森林
发动机寿命预测
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描述:
针对单参数不能准确表征发动机性能退化过程,以及传统智能学习模型难以准确拟合发动机退化模型等问题,提出一种融合数据构建发动机健康指数(HI),并结合多模型相似性匹配与集成模型进行发动机剩余寿命预测
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基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
王欣
孟天宇
周俊曦
来源:
科学技术与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
长短期记忆网络
航空发动机
剩余寿命预测
预测性维护
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描述:
预测性维护的核心技术之一是设备剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测。为了提高航空发动机的剩余寿命预测精度,提出了一种基于注意力与长短期记忆(directional
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