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- 面向舰面航空保障效能评估的智能超实时仿真系统构建方法
- 作者： 白天 罗永亮 刘广 常智超 刘敬 于传林 来源： 计算机集成制造系统 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 智能仿真系统 试验设计 并行仿真 舰面航空保障 效能评估
- 描述： 随着仿真性能需求和应用规模的提高，满足超实时仿真效率要求，提高系统的重用性、扩展性和智能化水平，成为仿真系统构建的关键问题。基于传统仿真技术研究，从系统的软件模块组成、仿真推进策略、模型状态管理
- 一种基于智能手机的航空喷雾质量检测系统研发及应用
- 作者： 罗伍周 朱小波 严实 赵富强 舒炎昕 来源： 植物保护 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空喷雾 检测 智能手机
- 描述： 为改进和优化航空喷雾作业质量检测技术，进一步提高检测准确性与效率，本文通过对比分析国内外雾滴采集与检测技术，提出了基于智能手机拍照方式获取雾滴沉积图像，并利用数字图像处理技术，测算雾滴体积直径
- 基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
- 作者： 杨阳 张建超 项洋 陆海鹰 来源： 航空动力学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 叶尖间隙 特征提取 机器学习 零维仿真 空气系统
- 描述： 在实际工程中保持航空发动机高效运行的有效措施之一是应用叶尖间隙主动控制技术，其前提是建立精确的叶尖间隙模型以实现叶尖间隙预测。建立叶尖间隙的简化物理模型和数学模型，将叶尖间隙计算转化为热变形与传热问题，通过机器学习模型对发动机工况参数进行特征提取，利用有效特征求解传热问题的边界，从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。机器学习模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%，叶尖间隙模型的验证误差为4.3%，得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律，计算耗时小于0.03s。
- 基于航空技术的轴流风机CFD智能仿真优化
- 作者： 麻肖妃 潘旭光 孙瑜珮 张欣莉 陈转 李航 来源： 成都航空职业技术学院学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 流量 CFD仿真 压力 轴流风机 优化设计
- 描述： 的轴流风机智能优化平台，并对某型号风机在22000m~3/h流量的工况下的性能进行优化设计。优化后模型效率提升明显，其静压效率由35.3%提高至40.8%，全压效率由59.6%提高至65.7%。
- 航空制造企业基于工业大数据的智能制造升级方案研究
- 作者： 徐瑞 许晶 薛楠 来源： 航空精密制造技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 工业大数据 数字化技术 智能制造
- 描述： 智能制造是将信息技术应用于工业制造领域，提供自动分析决策进而满足个性化，定制化的一种智能生产制造方式。而大数据技术则作为技术推动力通过整合数据，提炼知识，为智能制造提供了智慧化的解决方案。本文通过
- 项目驱动的研究生实践教学案例库建设——以航空智能制造专业学位培养为例
- 作者： 胡俊山 方金荣 田威 来源： 教育教学论坛 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 案例库 实践教学 航空智能制造 项目驱动
- 描述： 随着产业结构的转型升级，以航空宇航制造为代表的先进制造业对复合型高素质人才的培养提出了更高的要求。针对航空智能制造专业学位研究生现有教学模式中存在的“重理论，轻实践”问题，开展项目驱动的实践教学
- 基于大数据和人工智能技术的智慧航空运输安全工作体系建设构想
- 作者： 杨子睿 来源： 中国航务周刊 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 智慧民航 航空运输 体系构建
- 描述： 航空运输企业的发展，可以在扩大我国的运输规模、提高运输时效方面发挥积极的作用。但是，要想让航空运输企业真正地发展起来，就必须要对航空运输企业的基本资料进行全面的整理，这样才能更好地了解企业发展的未来趋势，以及在发展过程中出现的多发问题等。从目前的情况来看，在航空业的发展实践中，大力推动大数据的运用，对航空业的科学发展起到了重要的推动作用。
- 基于智能算法优化BP的航空器滑出时间预测
- 作者： 朱晓波 贾鑫磊 王楚皓 来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 机场场面运行效率 粒子群优化 麻雀搜索算法 BP神经网络 滑出时间
- 描述： , PSO)算法和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值，并采用中国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对智能算法优化后的预测模型进行了
- 北京航空航天大学大数据与脑机智能高精尖创新中心研究员郭炳晖 聚焦AI两大瓶颈 助力新一代人工智能发展
- 作者： 刘斌 来源： 中国高新科技 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 北京航空航天大学 人工智能
- 描述： “忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，仿佛一夜之间我们生活中的诸多领域都在被人工智能改变着，甚至取而代之。从目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能可能会向模糊处理、并行化、神经网络和机器情感等方向