关键词
轻量级双侧输入D/WNet航空影像建筑物变化检测
作者: 张枫幸   黄健   李浩   来源: 激光与光电子学进展 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空遥感   轻量级网络   D/WNet   双侧输入   建筑物变化检测  
描述: 、F1值、召回率、准确率和运行时间五项指标中综合表现优异,对阴影干扰及建筑物边缘区域具有更精确的变化检测结果。
航空发动机滑油磨粒检测技术研究
作者: 侯媛媛   李江红   张朝   来源: 电子设计工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 油液检测   航空发动机   连续流微流控   磨粒识别  
描述: 针对滑油中磨粒形状复杂且尺寸大小不一,传统滑油磨粒检测方法时效性差、检测尺度小、精度低、非铁磁性磨粒不能检测等问题。设计并研究了一种航空发动机滑油磨粒检测系统及方法。分析航空发动机磨损模式与形成机理
航空发动机高压转子锁紧结构装配检测要求研究
作者: 杜玉洁   来源: 航空动力 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 检测要求   锁紧结构   发动机   高压转子  
描述: 的装配是制造组装的最后环节,其中装配要求尤其是装配过程检测尺寸要求,决定了产品运行的可靠性和安全性,是表明产品装配及交付是否合格的关键要素。目前,航空发动机大多为典型高低压双转子构型,高压转子由高压压气机转子、
超声表面波检测在航空发动机修理中的应用
作者: 希龙   陈瑀   李本事   来源: 航空维修与工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 腐蚀   裂纹   检测   表面波   发动机修理  
描述: 超声波纵波、横波广泛应用于对制件、焊缝的内部缺陷的检测。在航空修理中,零部件最常见的缺陷是如裂纹、腐蚀点等的表面疲劳缺陷,鉴于表面波可检测沿金属部件表面发展的疲劳裂纹,且具有高效率、低成本、高灵敏度的优点,本文对航空修理中表面波检测的典型应用进行简要介绍。
航空发动机叶片检测验收技术
作者: 张文龙   来源: 产品可靠性报告 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空   叶片缺陷检测   发动机   验收  
描述: 航空发动机叶片是飞机发动机的核心部件之一,对其进行定期的缺陷检测验收是确保发动机安全可靠运行的重要环节。本文通过综合分析现有的航空发动机叶片检测验收技术标准、评价分析软件及技术,进而提出构建叶片检测
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: 2023 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
相控阵超声检测技术在航空领域应用研究进展
作者: 夏玉秀   张义凤   薛峰   来源: 无损探伤 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空   超声检测   相控阵   缺陷检测  
描述: 介绍相控阵超声检测技术在航空领域的国内外研究发展及应用情况,主要分析了复合材料和增材制件等航空领域新材料、新结构的特征和缺陷检测难点,探讨相控阵超声检测技术在航空工业领域的未来发展方向。
一种航空影像建筑物检测的轻量化CNN建模方法
作者: 甘文祥   张远谊   李欣园   来源: 地理空间信息 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 建筑物检测   CNN   轻量化网络   航空影像   深度可分离卷积  
描述: 以卷积神经网络为代表的深度学习方法大幅提高了遥感影像建筑物自动检测精度,但由于建筑物复杂多样,为了提取区分能力更强的图像特征,现有卷积神经网络方法往往倾向于构建层次复杂、参数庞大的深度模型。这使
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者: 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  
描述: 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。首先,针对
航空螺旋桨静平衡智能检测与校正系统的应用研究
作者: 樊占鹏   刘启虞   宋纾崎   来源: 科学技术创新 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空螺旋桨   静平衡   膜计算   检测与校正  
描述: 目前国内航空螺旋桨静平衡检测过程以人工为主,精度和效率较低。本文提出一种可适用于多种螺旋桨型号的静平衡智能校正方法,该方法能够定量的测试螺旋桨单叶片的重量偏差和螺旋桨组件的质心偏移。与基于概率膜计算的检测系统相结合,可实现高精度的螺旋桨静平衡检测与校正,同时还可以对装机后的动平衡进行预测。
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