基于FDS的模糊神经网络灭火模型在民航火灾中的应用

作者： 陈智     刘康   来源： 自动化与仪器仪表 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 消防模拟   FDS   火势控制   模糊神经网络  

描述： 和实验结果，使用FDS模拟不同火灾场景，并优化模糊神经网络灭火模型的参数。结果显示，模型在训练集上性能良好，均方误差达到0.001,随着样本数量增加，误差最低为1.994%。火灾模拟揭示了氧气浓度

考虑安全性需求的航空电子网络可靠性模型

作者： 赵长啸     汪鹏辉     田小艺     汪克念   来源： 系统工程与电子技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空电子网络   安全性   可靠性   有序二叉决策图  

描述： 航空电子网络的可靠性水平表征其对航电任务完成能力的支撑程度，基于单一连通性考虑的网络可靠性模型仅涵盖了网络的结构信息，无法有效评价网络对不同安全关键任务的支撑能力，影响对网络安全性的真实评价。提出

一种面向航空母舰甲板运动状态预估的鲁棒学习模型

作者： 王可     徐明亮     李亚飞     姜晓恒     鲁爱国     李鉴   来源： 自动化学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   航空母舰   鲁棒性   仿真验证   甲板运动预估  

描述： 甲板运动预估的鲁棒学习模型,通过基本构建单元自适应演化出复杂学习系统.构建单元的训练采用非梯度的伪逆学习策略,提高了训练效率,简化了学习控制超参数调优;构建单元的架构设计采用数据驱动的策略,简化了架构超参数

越捷航空公司计划购买40台罗尔斯·罗伊斯公司的Trent 7000发动机

作者： 孙嘉忆   来源： 热能动力工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊

描述： <正>据报道，罗尔斯·罗伊斯公司于2024年2月22日宣布，越捷航空公司承诺购买20架以Trent 7000为动力的A330neo飞机，这将补充该航空公司现有的7架以Trent 7000为动力

一种基于Transformer编码器与LSTM的飞机轨迹预测方法

作者： 李明阳     鲁之君     曹东晶     曹世翔   来源： 航天返回与遥感 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： Transformer   Encoder   轨迹预测   Transformer编码器   飞机目标   神经网络   LSTM模型  

描述： 结合Transformer编码器和长短期记忆网络（Long Short Term Memory,LSTM）的飞机目标轨迹预测方法，即Transformer-Encoder-LSTM模型。新模型可同时提供

一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法

作者： 吕卫民     孙晨峰     任立坤     赵杰     李永强   来源： 兵工学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 轻量级梯度提升机   注意力机制   航空发动机   故障诊断   时间卷积神经网络  

描述： 分为故障特征提取和分类诊断两个过程：引入TCN框架，在保证故障数据训练时序逻辑的基础上，实现对远层历史信息和当前层信息的特征融合构建，融合通道注意力机制增强了高质量特征的权重；基于LGBM模型实现对特征

基于截断p-shrinkage范数的航空发动机数据重构

作者： 张红梅     武江南     赵永梅     曾航     李全根   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 截断p   shrinkage范数   交替乘子法   航空发动机   张量   数据缺失  

描述： 均绝对百分比误差范围分别为2.10～13.13和0.32～1.49,LRTC-PTNN模型优于现有的基线模型，且在极端情况下有较强的鲁棒性。

CESSNA172R飞机发动机点火系统多发性故障浅析

作者： 樊鹏飞   来源： 内燃机与配件 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 电嘴   点火系统   磁电机   高压导线   磁电机/起动开关  

描述： CESSNA 172R飞机是某飞行航校的飞行训练主力机型之一，机队规模近二百架。CESSNA172R飞机使用的是Lycoming公司IO-360-L2A发动机，做为航空活塞发动机的重要系统，点火系统

波音737NG飞机燃油滤压差指示系统故障分析

作者： 王远深     杨松青   来源： 航空维修与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 燃油滤压差指示   FFCI   燃油滤旁通灯亮   FFDPS   波音737NG   故障隔离  

描述： 对波音737NG飞机燃油滤旁通指示系统各部件进行了介绍和深入分析，并就燃油滤旁通灯亮故障给出相应排故思路和处置措施。

基于ResNet-LSTM的航空发动机性能异常检测方法

作者： 蔡舒妤     殷航     史涛     范杰   来源： 航空发动机 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   残差网络   异常检测  

描述： 准确率为94.95%，比基于ResNet18、ResNet34、ResNet50异常检测模型的分别提高10.87%、8.00%、3.23%；在测试集上，该方法的异常检测准确率为92.15%，比基于ResNet18、ResNet34、ResNet50异常检测模型的分别提高11.81%、9.45%、3.78%。