关键词
民用航空发动机故障诊断与健康管理现状、挑战与机遇Ⅱ:地面综合诊断、寿命管理和智能维护维修决策
作者: 曹明   王鹏   左洪福   曾海军   孙见忠   杨卫东   魏芳   陈雪峰   来源: 航空学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 故障融合决策   数字孪生   航空发动机健康管理系统   深度学习   智能视情维护维修   知识图谱   寿命管理  
描述: 需要重点关注的民用发动机EHM研发方向。针对各个EHM功能模块的需求、差距、解决方案进行了深入论证分析,重点讨论了民用发动机EHM“下游”3个模块:地面综合诊断、寿命管理和智能视情维护维修决策的需求、必要性、现状及未来发展趋势和热点技术。
基于GA-BP神经网络的航空铝合金预腐蚀疲劳寿命预测
作者: 魏雨晨   李旭东   刘治国   穆志韬   来源: 环境技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 遗传算法   航空铝合金   BP神经网络   寿命预测   预腐蚀疲劳  
描述: 6A02铝合金作为某型直升机动部件常用材料,在海洋环境条件下,此型材料结构易形成腐蚀损伤。在载荷作用下,结构的腐蚀损伤处会加速裂纹的萌生和扩展,进而影响结构的疲劳寿命。为了能够准确预测6A02铝合金
基于堆栈自编码器和DeepAR的航空发动机剩余寿命预测
作者: 李浩   王卓健   李哲   陈煊   李园   来源: 推进技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   寿命预测   深度学习   预测模型   数据融合  
描述: 针对现有航空发动机剩余寿命预测大多基于单点预测模式,不能准确给出预测结果置信区间的问题,提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先,堆栈自编码器通过无监督式深度学习对
基于改进生成对抗网络与ConvLSTM的航空发动机剩余寿命预测方法
作者: 陈维兴   常东润   李宗帅   来源: 电子测量与仪器学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 梯度惩罚项   航空发动机   条件式生成对抗网络   Wasserstein距离   剩余寿命预测  
描述: 针对航空发动机运行周期内故障数据难以采集而造成的数据失衡等问题,提出一种基于Wasserstein距离与梯度惩罚措施的条件生成对抗网络与卷积长短时记忆网络相结合的预测模型。首先,使用WCGAN-GP
基于TrellisNet的航空发动机剩余使用寿命研究
作者: 张公   来源: 内蒙古科技大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   C   时间卷积网络   MAPSS   剩余使用寿命   TrellisNet  
描述: 基于TrellisNet的航空发动机剩余使用寿命研究
基于退化轨迹相似性的航空发动机剩余寿命预测方法研究
作者: 李固良   来源: 重庆大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: means++   分段梯度匹配   贪婪匹配原则   k   剩余寿命预测  
描述: 基于退化轨迹相似性的航空发动机剩余寿命预测方法研究
航空发动机零部件寿命预测与风险评估研究
作者: 李元斌   来源: 南京航空航天大学 年份: 2018 文献类型 : 学位论文 关键词: 寿命预测   风险评估   MTBUR   概率损伤容限   航空发动机零部件   TOPSIS  
描述: 航空发动机零部件寿命预测与风险评估研究
GH4169航空涡轮盘蠕变—疲劳行为有限元模拟和寿命预测
作者: 姚萍   来源: 华东理工大学 年份: 2018 文献类型 : 学位论文 关键词: 有限元分析   GH4169航空涡轮盘   蠕变疲劳损伤子程序  
描述: GH4169航空涡轮盘蠕变—疲劳行为有限元模拟和寿命预测
基于可自动扩展的LSTM模型的航空发动机剩余寿命预测方法
作者: 胡立坤   何旭杰   殷林飞   来源: 计算机应用研究 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   航空发动机   自动扩展   子模块级联   剩余寿命预测  
描述: 对航空发动机进行实时状态监测与健康管理可以有效降低发动机故障风险,确保飞机飞行安全。准确预测航空发动机的剩余寿命是有效监测发动机运行状态的一种重要手段,其中长短期记忆(Long-Short Term
基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
作者: 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源: 中国科学:技术科学 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  
描述: 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样
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