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根据【检索词:数字高程模型(DEM)】搜索到相关结果 165 条
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基于Watterson模型的短波航空移动信道建模与仿真
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作者:
李国军
马欢
叶昌荣
罗一平
来源:
电子与信息学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
短波通信
航空移动信道
信道仿真
Watterson模型
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描述:
模型的短波航空移动信道模型。该模型能够充分描述由收发两端相对运动引入的信道多普勒频移与扩展,适用于短波超视距航空移动通信信道。仿真结果表明,该模型能够实现对不同种类不同机动状态飞行器短波移动通信信道的差异化仿真,还能在已知航线航迹时,实现对特定场景下的定制化信道仿真。
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大型机场进场航空器联合调度模型
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作者:
姜雨
刘振宇
胡志韬
吴薇薇
王喆
来源:
交通运输工程学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
停机位调整
改进型遗传算法
联合调度
航空器运行
航空运输
反向优化
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描述:
位、滑行道三大系统的正向联合调度模型;在此基础上引入停机位再调整模型,通过调整额外滑行时间较大的航空器的停机位指派方案对滑行道调度进行反向优化;设计了一种改进型基因编码的遗传算法以避免非可行解的产生
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离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型
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作者:
夏正洪
贾鑫磊
来源:
航空工程进展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
离港航空器
BP神经网络
滑出时间预测
滑出时间影响因素
1小时内平均滑出时间
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描述:
机场2周实际运行数据对模型进行验证,并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明:同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1小时内平均滑出时间
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改进多元宇宙算法在航空发动机不暖机模型修正中的应用
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作者:
钱仁军
李本威
宋汉强
武晓龙
张赟
来源:
推进技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
暖机
混沌
涡扇发动机
多元宇宙优化算法
模型修正
虫洞机制公式
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描述:
航空发动机不暖机会产生性能损失,此时原有发动机模型已经不能准确表达发动机性能,因此,需要利用模型修正技术对原有的发动机模型进行修正,以获得发动机不暖机情况下的数学模型。提出了一种改进多元宇宙优化算法
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基于LSTM分类器的航空发动机预测性维护模型
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作者:
蔺瑞管
王华伟
车畅畅
倪晓梅
熊明兰
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
二分类
长短期记忆网络
时间窗
故障预测与健康管理
预测性维护
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描述:
期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)分类器的预测性维护模型。LSTM分类器通过门控单元对长时间序列信息进行充分筛选,并将有效信息用于时间序列预测。首先
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基于改进LSTM模型的航空安全预测方法研究
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作者:
曾航
张红梅
任博
崔利杰
武江南
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
堆叠式
长短期记忆
多步预测
神经网络
航空安全
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描述:
memory, LSTM)模型的航空安全预测新方法。首先基于相关系数热图优选致因指标,再以步进搜索和Adam算法相结合的方式优化LSTM模型超参数,最后以2019年某型运输机事故数据为算例,选取多种常用
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基于云模型的航空器地面滑行错误事件风险分析
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作者:
刘俊杰
张瑞瑞
叶英豪
杜尹岚
来源:
中国民航飞行学院学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
风险分析
Bow
tie模型
航空器地面滑行错误
云模型
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描述:
模型对航空器地面滑行风险进行评估,得出航空器地面滑行的风险值处在较高风险等级,需采取风险控制措施。在安全风险管理模式中,提出针对性的预防和控制措施,为地面滑行错误事件的预防提供参考。
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基于机载模型的航空动力装置的在线解耦控制
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作者:
陈思成
陈淑仙
安斯奇
来源:
计算机仿真
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
相对增益
在线解耦控制
前馈补偿器
比例积分微分控制
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描述:
针对航空动力装置工况点的不确定性及传统的静态解耦方法不能满足工况点的变化的情况,提出了基于机载LPV模型的在线解耦控制方法。方法在传统PID控制和前馈补偿解耦的基础上,进一步采用机载LPV模型实时解
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综合化航空电子系统装备质量提升模型的提出与验证
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作者:
米世强
周新
来源:
电子质量
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
改进模型
装备质量提升
综合化航空电子系统
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描述:
该文结合综合化航空电子系统特点,分析当前装备质量现状与短板,建立装备质量提升改进模型,基于数据改善情况进行结果评价,取得了较好的工作成效,并为后续持续改善提供了思路。
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基于卷积LSTM模型的航空器轨迹预测
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作者:
刘龙庚
翟俐民
韩云祥
来源:
计算机工程与设计
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
时间序列
空管大数据
航迹聚类
深度学习
智能交通
航迹预测
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描述:
采集空管大数据,根据空管大数据的特点,对数据进行数据融合,利用改进的聚类算法处理航迹数据,对得到的各类航迹数据分别构建模型,提高模型的预测精度。分别构建Stack LSTM和基于卷积LSTM的航空器
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