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模型仿真
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关键词
基于犹豫模糊混合云
模型
的航空装备保障系统效能评估
作者:
张家贤
涂继亮
刘辉
叶身辉
来源:
火力与指挥控制
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
犹豫模糊语言术语集
航空装备保障
混合云模型
联合权重赋值
效能评估
描述:
针对航空装备保障系统效能评估过程存在定性指标与定量指标共存、评价信息具有不确定性等问题,提出了一种基于犹豫模糊混合云
模型
的效能评估方法。根据语言变量的转换与正态云
模型
之间的混合规则,将犹豫模糊语言
基于飞行员疲劳状态监测的脑认知深度
模型
设计
作者:
王晨
来源:
科技与创新
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
飞行员
深度模型
脑认知
疲劳状态
描述:
为了更好地分析与识别飞行员的疲劳状态,促进对飞行员飞行状态的及时监测与处理,构建了针对飞行员疲劳状态的彩色脑功率图和脑功率图深度网络
模型
,并设计了卷积神经网络参数优化方法,收集飞行员疲劳状态的相关
考虑旅客出行延误的机场群航空客流均衡分配
模型
作者:
陈欣
杨子浩
盛寅
邱瑞
来源:
数学的实践与认识
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
变分不等式
客流均衡分布
航空运输
机场群
旅客出行延误
描述:
针对不确定环境下的机场群航空客流分配问题,考虑旅客在全出行链上的出行延误,综合评估旅客的出行成本并建立出行效用函数,根据随机用户均衡原理构建了机场群航空客流均衡分配
模型
,最后设计基于变分不等式的投影
基于逆向工程的航空发动机叶片三维重建
模型
构建
作者:
孙同明
任俊
张峰
廖春云
来源:
计算机测量与控制
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
数据邻域
点云拼接
误差修正
发动机叶片
三维重建模型
四元数
叶片边界
逆向工程
描述:
为精准控制航空发动机叶片型面数据,设计出更符合实际应用需求的发动机叶片,针对基于逆向工程的航空发动机叶片三维重建
模型
构建方法展开研究;按照逆向工程原理,采集三维数据样本,并根据误差修正条件,定义
生成式大语言
模型
关键技术在民航维修领域中的应用探索与挑战
作者:
曾康
叶剑元
崔学岭
庞伟
李雨时
倪鹏程
冯吉开
来源:
航空维修与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
描述:
<正>本文介绍了生成式大语言
模型
(LLM)的基座
模型
和核心技术,以及该技术在民航维修培训、辅助维修控制决策、可靠性管理、飞机健康监控等方面的应用优势,探究了LLM技术未来在民航维修领域的应用可能,同时也提出了LLM技术在实际应用中所面临的挑战,为民航维修领域规范化应用大
模型
技术提供了思路参考。
一种基于机器学习算法的飞机燃油消耗
模型
作者:
房圣友
来源:
中国科技信息
年份:
2024
文献类型 :
期刊
描述:
飞机燃油消耗的影响因素,建立准确的飞机燃油消耗的预测
模型
,实现精确的飞行燃油消耗预测,对优化飞行任务剖面,降低运行成本具有重要的意义。
基于多尺度
模型
的航空管接头密封状态影响分析
作者:
杨铮鑫
时圣状
闫洋洋
来源:
润滑与密封
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路
多尺度模型
航空管接头
密封状态
材料属性
描述:
作为连接液压管路和密封管路内的高压流体的重要部件,航空管接头的可靠性和稳定性至关重要。为了更加准确地理解和分析材料参数对航空管接头密封状态的影响规律,基于管接头实际粗糙表面建立多尺度有限元接触
模型
基于深度学习方法的航空发动机寿命预测
模型
作者:
郭晓静
贠玉晶
徐晓慧
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2024
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
协方差分析
描述:
的深度学习
模型
。首先,分析多元高维的运行参数与RUL之间的协方差相关性,实现数据降维,优化
模型
权重;其次,利用运行参数的时序退化特性提高
模型
的回归预测效果。在NASA发动机数据集上实验的均方根误差
基于改进混合樽海鞘群算法的航空发动机
模型
求解方法
作者:
沈昂
徐含灵
胡春艳
谭湘敏
来源:
应用科技
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
正余弦算法
Newton
智能优化算法
混合算法
混沌映射
樽海鞘群算法
非线性模型
Raphson算法
描述:
模型
的有效性。
仿真
结果表明混合算法能够实现全局收敛并提升收敛速度,且能够在
模型
输入强瞬变
仿真
时实现快速收敛。
基于SW-YOLO
模型
的航空发动机叶片损伤实时检测
作者:
何宇豪
曹学国
刘信良
蒋浩坤
王静秋
来源:
推进技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
实时检测
叶片损伤
深度学习
目标检测
孔探检测
描述:
孔探检测技术是航空发动机叶片损伤检测的主要手段,但目前依赖人工操作,耗时耗力。本文提出了一个孔探视频检测的SW-YOLO
模型
,该
模型
包括输入端、主干网络、颈部网络、头部网络4个模块。首先,在主干网
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