基于改进LSTM的航空发动机气路参数预测方法

作者： 马帅     吴亚锋     郑华     缑林峰   来源： 测控技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   性能参数预测   特征注意力机制   LSTM网络   故障诊断  

描述： 以航空燃气涡轮发动机气路故障诊断为导向，提出了一种用于发动机气路参数预测的特征注意力增强型长短时记忆网络(Feature Attention Enhanced Long Short-Term Memory Network, FAE-LSTM)。FAE-LSTM是具有编码-解码结构的动态网络，首先通过编码器中的特征注意力单元对工况序列进行动态特征提取，然后通过特征拼接层融合编码器输出序列、工况序列和历史性能参数，最后通过解码器实现最终的参数预测。FAE-LSTM基于发动机飞行过程数据建立发动机在健康状态下的动态模型，从而作为参数预测模型应用于基于残差的故障诊断系统中。针对网络的预测性能和应用方式进行了仿真分析，结果表明，相比于其他常用多变量时间序列预测模型，FAE-LSTM的长期预测误差最低减少24.5%;相比于使用串-并联结构，故障检测系统使用并联结构的FAE-LSTM网络能够获得更精确的检测结果。

基于VPNRS-RF的飞机液压系统故障诊断模型

作者： 李耀华     王签签   来源： 机械设计与制造 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 最优特征子集   OSELM   VPNRS   RF   特征选择   液压系统  

描述： 排序，再次筛选后确定最优特征子集，使用最优特征子集对在线贯序极限学习机（OSELM）分类模型进行训练，从而提高故障信息获取准确率。最后以飞机起落架收放系统为例进行仿真研究，验证了VPNRS-RFOSELM模型的优越性。

YOLO-Plane:一种基于改进YOLOv5的飞机检测算法

作者： 梅礼坤     陈智利   来源： 激光杂志 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： NLnet   NMS   NWD   GFPN   IOU   soft  

描述： 精准识别和定位飞机目标是航空安全和信息化战争胜利的关键，针对传统飞机目标识别抗干扰性差，对遮挡、光照、尺度敏感难应对复杂场景需求的问题，提出了一种基于改进YOLOv5的飞机目标检测算法。通过IOU-NWD Similarity Metric for Bounding Boxes策略解决了IOU机制对飞机小目标的标签分配歧义问题；使用GFPN based on NLnet模块完成了“跨层”与“跨尺度”的自适应融合，更加丰富和具有代表性的特征信息；使用soft-NMS方法解决了在目标密集区域中飞机小目标存在的漏检问题。在飞机数据集上进行实验，结果表明：与原始YOLOv5相比，改进后的模型在Precision、Recall、mAP0.5、mAP0.5:0.95分别提高了1.9%、10.4%、3.6%和5.8%。该算法通过针对性的网络调整和模块迁移来提高模型对小型和遮挡的飞机目标的检测效果，并通过实验验证了该算法的优越性，实验结果表明，AIR-YOLO在检测精度和鲁棒性方面优于YOLOv5,解决了原始YOLOv5算法的小飞机目标误检的问题。

基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法

作者： 陈益方     张上     冉秀康     王杰   来源： 电讯技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： GAM注意力机制   可变形卷积   合成孔径雷达   飞机目标检测   网络重构  

描述： 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像飞机目标检测算法存在模型复杂度较高、检测效果差、泛化能力弱等问题，提出了一种基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法。首先，针对SAR图像飞机目标较小的特点，剔除大目标检测层，重构特征提取网络和特征融合网络，降低模型计算量。其次，在主干网络引入可变形卷积(Deformable Convolutional Network, DCN),增强特征提取能力；在颈部网络引入全局注意力机制(Global Attention Mechanism, GAM)提高检测精度。最后，采用WIOU(Wise-IoU)损失函数提高收敛速度和回归精度。在SADD数据集(SAR Aircraft Detection Dataset)上实验结果显示，改进算法较原YOLOv8算法模型体积压缩59.66%,参数量降低61.18%,计算量减少18.29%,最高精度提高至98.1%。与其他算法相比，所提算法在保证较高检测精度的情况下大幅降低了模型体积、参数量和计算量，实现了模型复杂度和检测精度的平衡。

飞机维修路径研究热点与前沿——基于CiteSpace的可视化分析

作者： 袁媛     于佳伟   来源： 航空工程进展 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 研究热点   飞机维修路径规划   CiteSpace   飞机排班   知识图谱分析  

描述： 数据库2000年1月—2022年12月收录的国内外飞机维修路径规划研究的相关文献作为分析数据，将CiteSpace V软件作为辅助研究工具，分析飞机维修路径规划研究领域的研究人员、研究机构及其合作关系，结合知识

基于运动法的航空发动机高速燃油齿轮泵卸荷槽设计与验证

作者： 符江锋     赵志杰     刘显为     魏士杰     崔建     魏鹏飞   来源： 推进技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   燃油泵   困油模型   卸荷槽设计   齿轮泵  

描述： 高压、高速、高温化使得齿轮泵固有困油问题愈发严重，传统卸荷槽结构已难以满足高性能燃油泵设计要求。为此本文提出一种基于运动法的新型卸荷槽结构设计方法，通过构建困油模型并从整泵全局角度分析齿轮参数对困油各项性能的影响规律，以确定齿轮参数并为卸荷槽设计提供约束条件；其次基于齿轮运动规律和卸荷槽设计原则进行了某型燃油齿轮泵卸荷槽的设计，并进行了多个工况下新型卸荷槽和传统卸荷槽困油特性仿真对比；最后试制了样机并通过试验验证了卸荷槽设计的有效性。研究结果表明：所设计的卸荷槽与传统矩形卸荷槽相比，同工况下最大困油压力降低63.4 MPa，流量脉动率减小33.5%，空化区域更小，工作性能更优，能够显著缓解困油带来的不利影响。采用该结构卸荷槽的齿轮泵具有高的容积效率和长时抗汽蚀能力。

一种适用于航空发电机系统的闭环I/f控制方法

作者： 郝振洋     孙枫涛     季志豪     景新元     曹鑫   来源： 航空学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 起动发电系统   根轨迹分析   永磁同步电机   I/f控制方法   瞬时功率  

描述： 航空发动机起动发电系统要求在热机与冷机情况不同负载转矩未知且突变明显时都能够可靠起动，且要求起动时间尽可能短。传统的永磁同步电机开环I/f控制方法存在转速调节时间长、电流利用率低、给定电流与负载转矩

基于大数据分析方法的商用飞机MOC9试验项目管理可视化模型研究

作者： 于海燕     余汇   来源： 航空工程进展 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 商用飞机   MOC9试验项目   可视化   项目监控   大数据  

描述： 实践表明，大数据技术可以对管理过程赋能，商用飞机MOC9试验项目作为商用飞机研制复杂高端项目群中的重要项目，其在研制期间会产生大量项目管理数据，因此，研究如何利用大数据技术推动该类项目实现项目目标十分必要。基于商用飞机研制项目群下MOC9试验项目的特点及其对大数据管理的需求，结合大数据技术处理流程和方法对MOC9试验项目从架构策划、数据获取与存储、数据清洗处理、分析挖掘、可视化展示多方面开展研究。结果表明：通过大数据技术对MOC9试验项目建立量化的可视化模型，能够对项目经理掌握项目整体情况、定位问题根本原因、识别项目潜在风险提供必要的帮助。

树脂基复合材料在民用航空发动机中的应用与关键技术研究进展

作者： 张超     曹勇     赵振强     张海洋     孙建波     王志华     蔚夺魁   来源： 航空学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 风扇机匣   航空发动机   多尺度分析   包容性设计   叶片   外物损伤(FOD)   树脂基复合材料  

描述： 纤维增强树脂基复合材料对于改善航空发动机推重比、燃油经济性及节能环保具有重要意义。本文介绍了树脂基复合材料在民用航空发动机上的应用情况，总结了航空发动机复合材料风扇机匣和风扇叶片面临的挑战与关键技术

基于注意力和自适应特征融合的SAR图像飞机目标检测

作者： 夏一帆     赵凤军     王樱洁     王春乐   来源： 电讯技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   合成孔径雷达(SAR)   特征融合   飞机检测  

描述： 针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中飞机目标尺度多样性及背景强散射干扰的问题，提出了一种基于坐标注意力和自适应特征融合的YOLOv4 SAR图像飞机目标检测算法。该方法首先在主干网络引入坐标注意力机制，以增强对于飞机散射点组合结构的聚焦能力以及抗背景干扰能力。其次，在特征增强网络中引入自适应特征融合机制，提高了对不同大小飞机的特征提取能力，同时改善了YOLOv4算法召回率和精确率不平衡的问题。最后，通过改进的K-Means聚类针对飞机目标调整先验框的尺寸，提高了模型的定位精度。实验结果表明，改进算法召回率达到91.01%,精确率达到90.09%,AP_0.5达到92.34%,分别较原YOLOv4算法提高2.49%,6.56%和3.62%。