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- 基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测
- 作者： 李艳军 张建 曹愈远 张丽娜 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 模糊信息粒化 航空发动机 遗传算法 参数预测 折交叉验证 k 支持向量机(SVM)
- 描述： 提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K-CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA
- 基于IPSO-Elman神经网络的航空发动机故障诊断
- 作者： 皮骏 黄江博 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 故障诊断 改进粒子群优化算法 Elman神经网络 平均影响值
- 描述： Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM
- 航空发动机分布式控制系统动态输出反馈鲁棒H_∞容错控制
- 作者： 张乐迪 谢寿生 张驭 任立通 王磊 彭靖波 周彬 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 分布式控制系统 网络诱导时延 鲁棒H∞容错控制 动态输出反馈 执行器部分失效故障
- 描述： 针对存在网络诱导时延、外部干扰的航空发动机分布式控制系统,提出了执行机构发生部分失效故障时的输出反馈容错控制方法。对航空发动机分布式控制系统中网络诱导时延以及执行器部分失效问题进行量化说明
- 基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型
- 作者： 皮骏 马圣 张奇奇 王力平 崔东泽 来源： 航空动力学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 排气温度 广义回归神经网络 改进的果蝇算法 温度预测
- 描述： 利用广义回归神经网络(GRNN)良好的非线性映射能力,对航空发动机排气温度(EGT)进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响,因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络(IFOAGRNN
- 保持架打滑对航空发动机主轴承故障特征频率的影响
- 作者： 景新 曹宏瑞 陈雪峰 来源： 航空动力学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承 故障轴承实验 局部损伤 故障特征频率 保持架打滑
- 描述： 。结果表明:随着转速升高,滚动轴承保持架打滑率趋于增大,导致轴承实际故障特征频率与基于纯滚动假设的理论计算值的偏差也随之增大。研究结论对于航空发动机主轴承的故障诊断具有指导意义。
- 基于Fibonacci搜索方法的航空发动机性能寻优
- 作者： 杨旦旦 来源： 航空动力学报 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 引射器 梯度 Fibonacci搜索方法 起作用约束 性能寻优
- 描述： .不同的飞行高度、马赫数对应了不同的最优控制策略.但不论飞行任务如何,根据该方法进行的优化控制所获得的目标性能是最佳的.该优化方法不仅适用于该类涡喷发动机,也为其他类型航空发动机的优化控制打下一定的基础.
- 含复杂滚动轴承建模的航空发动机整机振动耦合动力学模型
- 作者： 陈果 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 整机振动 航空发动机 滚动轴承 耦合动力学 动力学建模
- 描述： 在航空发动机整机振动模型中对滚动轴承进行了详细建模。建立了5自由度(DOF)球轴承动力学模型,推导了在5自由度复杂变形下的轴承力和力矩表达式;针对圆柱滚子轴承,利用"切片法",推导了考虑轴承径向变形
- 基于POD/PCE/Kriging模型的航空发动机高维多目标优化
- 作者： 马跃 郭明明 孙博伦 田野 宋文艳 乐嘉陵 来源： 航空动力学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 代理模型 粒子群优化算法 POD/PCE/Kriging模型 多目标优化 航空发动机燃烧室设计
- 描述： 均根误差分别为0.006 3%和0.122 7%。对设计变量参数开展寻优，并对获取的Pareto最优解集进行了分析，为满足性能指标的先进航空发动机燃烧室设计提供了物理见解，可以快速准确获得满足最优性能的设计参数，缩短航空发动机的研制周期。
- 基于GAF-DenseNet的航空发动机虚假数据注入攻击检测
- 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： 格拉姆角场(GAF) 航空发动机 MAPSS) 密集连接卷积网络(DenseNet) 虚假数据注入攻击 商用模块化航空推进系统仿真数据(C
- 描述： 编码，并设计了DenseNet-121网络对图像阵列中内含的传感器信息进行深层挖掘，进而检测航空发动机是否遭受虚假数据注入攻击及攻击类型识别；最后，融合GAF-DenseNet方法在T24、T50