关键词
航空公司干支结合的模式选择研究
作者: 景崇毅   刘存   陈浩   来源: 舰船电子工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 干线航空公司   收益共享模式   支线航空公司   运力购买模式  
描述: 干支线航空合作是完善航空网络结构,提高航空运输效率,促进民航高质量发展的重要途径。通过建立一个干支线合作的通用模型,得到了不同合作模式下干支线航空公司的均衡利润。研究发现:第一,成本会对干支
不同攻击方式下航空货运网络的抗毁性研究
作者: 王超峰   万婉晴   王鹏程   来源: 舰船电子工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空货运   抗毁性   拓扑结构   复杂网络  
描述: 为解决我国航空货运网络在遭受不确定因素攻击后货邮不能正常运转问题,因此从随机和蓄意攻击两方面研究网络的抗毁性能。收集我国2021年全货运航空数据,建立全货运航空网络并对该网络的拓扑结构进行分析。基于
支线航空网络节点的聚类与关键节点识别
作者: 何行   刘旺根   何珊   赵振涵   来源: 舰船电子工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 熵权   关键节点   TOPSIS法   支线航空   聚类分析  
描述: 为了提高支线航空网络运行安全性,科学合理分析支线机场重要性,基于复杂网络理论分析支线航空网络的拓扑结构,构建节点重要度指标体系,应用基于密度的Descan算法对支线航空网络的161个机场节点进行
海军航空兵场站飞行保障问题研究
作者: 阎哲   汪民乐   汪江鹏   闫少强   吴丰轩   来源: 舰船电子工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 海军航空兵场站   工作流程   飞行保障   保障资源  
描述: 为深化海军航空兵场站飞行保障研究,探索制约飞行保障能力发展的短板因素,从当前海军航空兵场站飞行保障任务的特点入手,对飞行保障资源、保障工作流程、实际工作呈现的弊端及改进策略等方面进行了分析
某型航空侦察设备转运仿真训练系统设计与实现
作者: 赵育良   苏媛媛   王淑娟   来源: 舰船电子工程 年份: 2020 文献类型 : 期刊
描述: 针对某型航空侦察设备的特点,提出了该型设备转运系统的功能与组成,并从软件选择、模型构建、仿真实现及考核管理等方面进行了系统的设计。经试用表明,由虚拟训练、训练管理、学习查询及多媒体教学等四个功能模块
基于多元退化数据的航空机电系统竞争故障预测
作者: 孟蕾   许爱强   董超   来源: 舰船电子工程 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 航空机电系统   性能退化   最小二乘支持向量机   竞争故障  
描述: 针对基于多元退化数据的航空机电系统竞争故障预测问题,根据复杂机电系统的故障模糊特点,在退化数据和突发数据相关度的基础上,分析了航空机电装备的退化特性,而且建立了以多元退化数据为指标的航空机电系统中
基于熵权TOPSIS法的航空兵保障基地选址研究
作者: 王沧海   李斌   肖宇辰   张燕宾   来源: 舰船电子工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 熵权   航空兵   选址   保障基地   TOPSIS  
描述: 航空兵部队在对敌作战必然呈现出作战强度大、保障节奏快、资源消耗多等特征,为缓解保障工作压力,亟需建立航空兵保障基地。目前保障基地选址的方式主要依赖专家评判确定指标权重,依赖经验成分多,主观性较强
航空声纳浮标多基地探测阵型性能分析
作者: 杜向辉   王永恒   刘亭   来源: 舰船电子工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 多基地探测   探测阵型   声纳浮标   定位误差   航空反潜  
描述: 借鉴国外无人机浮标多基地探测阵型,首先选定两种适用于多基地航空声纳浮标的探测阵型;其次从声纳方程出发推导了多基地探测范围,并结合具体探测阵型给出探测面积的分析结果;然后根据多基地探测的测距测向信息
不同攻击方式下航空货运网络的抗毁性研究
作者: 王超峰   万婉晴   王鹏程   来源: 舰船电子工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空货运   抗毁性   拓扑结构   复杂网络  
描述: 为解决我国航空货运网络在遭受不确定因素攻击后货邮不能正常运转问题,因此从随机和蓄意攻击两方面研究网络的抗毁性能。收集我国2021年全货运航空数据,建立全货运航空网络并对该网络的拓扑结构进行分析。基于
机器学习在航空发动机排气温度预测中的应用研究
作者: 易文川   王兴   王翔   唐庆如   来源: 舰船电子工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   机器学习   性能评估   排气温度   预测算法  
描述: 了较好的预测精度;人工神经网络是最合适的预测算法,但它存在繁琐的超参数调整过程。结果表明,经过良好训练的机器学习模型可以准确预测航空发动机排气温度,同时也有助于优化发动机性能、排放和寿命。
< 1 2 3
Rss订阅