关键词
系统工程在航空装备维修领域应用的思考
作者: 韩梁   李淼   来源: 航空维修与工程 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 系统工程   维修   建议   航空装备  
描述: 分析了系统工程的起源与发展,以及国内外系统工程的应用情况,结合航空装备的修理实际,思考并提出系统工程应用的相关建议。
新型航空装备计量保证工作探讨
作者: 樊哲   李少壮   来源: 中国计量 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 型号工程   型号计量保证   型号计量师系统   工作探讨   型号研制  
描述: 发展新型航空武器装备,不断提高装备性能水平,必须发扬独立自主、自力更生的精神,立足装备"能打仗、打胜仗",基于既有技术基础能力,系统规划、统筹兼顾,勇于创新实践,从装备生命周期的保障需求出发,全面
航空装备保障综合参数解析
作者: 刘阳   吴云鹏   张时龙   王文秀   来源: 设备管理与维修 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 保障综合参数   MATLAB   使用可用度  
描述: 随着航空装备的迅猛发展,其作战效能越来越依赖于航空装备的综合保障特性。解析航空装备保障综合参数,对各项度量指标进行灵敏度分析,找出影响航空装备保障性的主要因素。依据GJB 3872—1999,确定其
航空装备保障综合参数解析
作者: 刘阳   吴云鹏   张时龙   王文秀   来源: 设备管理与维修 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 保障综合参数   MATLAB   使用可用度  
描述: 随着航空装备的迅猛发展,其作战效能越来越依赖于航空装备的综合保障特性。解析航空装备保障综合参数,对各项度量指标进行灵敏度分析,找出影响航空装备保障性的主要因素。依据GJB 3872—1999,确定其
航空救援不断创新装备技术与战法
作者: 本刊综合   来源: 中国应急管理 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 不断创新   应急救援   无人机   应急照明   抢险救援  
描述: 航空救援在应急救援中发挥出越来越重要的作用,无人机、直升机等航空器也在不断创新装备技术与战法,以适应各类复杂的抢险救援情况。照明无人机——夜间抢险救援"神器"夜间是易造成重大伤亡的火灾、交通
航空装备维护保障”课程设计的几点思考
作者: 刘博文   高山   任宇环   来源: 教育教学论坛 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空机务   岗位任职   航空装备维护保障   课程设计  
描述: 在科学技术飞速推动下,大批先进航空装备加速列装,航空装备维修保障问题日益突出。该课程是航空机务指挥班的主干课程之一,在对拟任大队长的机务指挥管理能力塑造上发挥着重要作用。在课程设计中秉承"机务特色鲜明,实践氛围浓郁"的教学理念。在教学过程中,科学合理的设置实战化教学内容,突出岗位实践能力培养。
基于健康指数相似的航空发动机剩余寿命预测
作者: 曹惠玲   梁佳旺   崔科璐   来源: 科学技术与工程 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 健康指数   时间序列   航空发动机   相似性寿命预测   聚类分析  
描述: 基于健康指数相似的航空发动机剩余寿命预测
基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测
作者: 车畅畅   王华伟   倪晓梅   付强   来源: 航空计算技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 学习型工厂   思考与实践   高技能人才培养模式   技师学院   发动机部件   综合职业能力   发动机装配   高技能人才培训  
描述: 针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多
基于超统计的多阶段航空发动机剩余寿命预测
作者: 刘君强   胡东斌   潘春露   雷凡   赵倩茹   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 非线性   航空发动机   无迹卡尔曼滤波   超统计   剩余寿命   多阶段  
描述: 针对传统航空发动机剩余寿命预测模型无法客观描述多阶段性能衰退过程及对于剩余寿命预测精度不高的问题,本文提出了一个新的多阶段航空发动机剩余寿命预测模型,包括超统计理论、突变点检测、无迹卡尔曼滤波与
基于LSTM-DBN的航空发动机剩余寿命预测
作者: 李京峰   陈云翔   项华春   蔡忠义   来源: 系统工程与电子技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 长短时记忆网络   健康指标   深度置信网络   剩余寿命预测  
描述: 针对航空发动机剩余寿命预测中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题,提出一种融合长短时记忆网络和深度置信网络的剩余寿命预测方法。首先,利用长短时记忆网络分别对单一传感器进行
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