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根据【检索词:
超声无损检测
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全国第九届无损检测学术年会
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第十三届全国轮胎技术研讨会
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无损检测高等教育发展论坛首届年会中英无损检测技术研讨会
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无损检测
(23)
航空维修与工程
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南昌航空大学
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北京:中国民航出版社
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兰州理工大学
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科技创新与应用
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第十届全国无损检测学术年会
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现代制造技术与装备
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冶金与材料
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科技创新导报
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西安交通大学
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北京:国防工业出版社
(3)
第四届无损检测高等教育发展论坛暨电磁超声无损检测技术交流会
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中国人民解放军信息工程大学;解放军信息工程大学
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军民两用技术与产品
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经营管理者
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全国第五届航空航天装备失效分析会议
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陕西省第十届无损检测年会
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全国第五届航空航天装备失效分析研讨会
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第三届十省区市机械工程学会科技论坛暨黑龙江省机械工程学会2007年年会
(1)
中国力学学会学术大会'2009
(1)
2014陕西省第十四届无损检测年会暨产品展示会
(1)
电气自动化
(1)
关键词
基于多特征融合的PolSAR飞机目标
检测
算法研究
作者:
宋厅华
来源:
中国民航大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
PolSAR图像
无监督分类
散射特征
飞机目标检测
描述:
基于多特征融合的PolSAR飞机目标
检测
算法研究
基于机场区域精细分割和深度学习的高分辨SAR图像飞机目标
检测
算法研究
作者:
李梦雅
来源:
西安电子科技大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
卷积神经网络
机场区域分割
辅助分类器生成对抗网络
飞机目标检测
高分辨SAR图像
候选区域提议网络
描述:
基于机场区域精细分割和深度学习的高分辨SAR图像飞机目标
检测
算法研究
基于深度学习的航司航空发动机智能损伤
检测
一体化解决方案
作者:
王锦申
黄旭
万夕里
来源:
航空维修与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
损伤检测
编码器
发动机
目标检测
深度学习
一体化解决方案
神经网络
在线计数
孔探检测
描述:
航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探
检测
开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的神经网络深度学习框架
一种RetinaNet与SE融合的航空取证目标
检测
算法
作者:
刘克
潘广煜
郑大国
顾佼佼
孟春英
来源:
现代防御技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
数据均衡
目标检测
航空取证
SE模块
通道注意力
RetinaNet
描述:
针对在开展航空侦察取证时缺乏自动化、智能化取证手段的情况,提出了一种基于RetinaNet与SE融合的航空取证目标
检测
算法,解决目标尺度变化大、数据集中类别不均衡的问题,并通过SE
基于耦合去噪算法的航空发动机中Si3N4圆柱滚子表面缺陷的
检测
方法
作者:
廖达海
殷明帅
罗宏斌
黄佳雯
吴南星
来源:
兵工学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器视觉
Si3N4圆柱滚子
耦合去噪
多尺度阈值分割
表面缺陷
描述:
为解决基于机器视觉的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地
检测
识别航空发动机中应用的Si3N4圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法
基于GAF-DenseNet网络的航空发动机虚假数据攻击
检测
作者:
黄鹏程
陈丽丹
祁恬
张哲
马永良
高明
来源:
航空动力学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
格拉姆角场
C
MAPSS
虚假数据注入攻击
密集连接卷积网络
描述:
提出一种基于GAF-DenseNet网络的航空发动机系统遭受虚假数据攻击的机器学习
检测
方法。首先,基于美国国家航空和宇宙航行局的商用模块化航空推进系统仿真数据集(Commercial Modular
航空发动机原位
检测
绳驱动机器人感知与控制技术研究
作者:
王亚明
来源:
南京航空航天大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机检测
连续体机器人
触觉环境探测
叶片姿态检测
路径规划
描述:
航空发动机原位
检测
绳驱动机器人感知与控制技术研究
基于YOLO-CapsNet的航空发动机叶片凸台目标
检测
作者:
钟欣童
来源:
青岛科技大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
YOLO
深度学习
目标检测
叶片凸台
胶囊网络
描述:
基于YOLO-CapsNet的航空发动机叶片凸台目标
检测
航空发动机叶片类零件三维重建与缺陷
检测
关键技术研究
作者:
韩瑞路
来源:
北方工业大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
点云拼接
航空发动机叶片
3D视觉
三维重建
缺陷检测
描述:
航空发动机叶片类零件三维重建与缺陷
检测
关键技术研究
基于一分类算法的航空涡轴发动机故障
检测
方法研究
作者:
谢云龙
来源:
南京航空航天大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
K中心聚类
粒子群优化算法
一分类算法
涡轴发动机
故障检测
支持向量数据描述
描述:
基于一分类算法的航空涡轴发动机故障
检测
方法研究
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