基于改进K-means算法的民航飞机降落过程油耗分析研究

作者： 朱青   来源： 合肥工业大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 聚类方法   航空油耗分析   means算法   降落阶段   k  

描述： 基于改进K-means算法的民航飞机降落过程油耗分析研究

一种基于ADS-B的民用航空无线电监测方法研究及其分布式系统实现

作者： 张晓云   来源： 云南大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： ADS   系统实现   B   民航监视   频谱监测  

描述： 一种基于ADS-B的民用航空无线电监测方法研究及其分布式系统实现

基于MB-STPA的飞机刹车系统安全性分析方法研究

作者： 史思杨   来源： 中国民航大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： MB   STPA   风险识别   风险评估   飞机刹车系统  

描述： 基于MB-STPA的飞机刹车系统安全性分析方法研究

基于改进Shapley值法的航空物流三级服务链收益分配研究

作者： 杨佩蓉   来源： 长安大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 收益分配   服务链   Shapley值   航空物流  

描述： 基于改进Shapley值法的航空物流三级服务链收益分配研究

基于深度信念网络的航空发动机气路故障诊断方法研究

作者： 刘星怡   来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 深度信念网络   故障诊断   正交试验法   粒子群算法   超参数优化   包线划分  

描述： 基于深度信念网络的航空发动机气路故障诊断方法研究

航空发动机转子系统动力学相似设计方法及试验验证研究

作者： 缪辉   来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 动力学相似设计   模型确认   发动机转子系统   动力学等效建模   模型试验   动力学相似准则   模型修正  

描述： 航空发动机转子系统动力学相似设计方法及试验验证研究

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

大型航空枢纽商业设计方法研究——以乌鲁木齐国际机场北航站区改扩建为例

作者： 李森子   来源： 铁道经济研究 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 业态布局   商业设计方法   非航收入   航空枢纽  

描述： 在国家大基建项目迅猛发展的今天，飞行航空已成为旅客出行的最优选择之一。新建枢纽型航站楼如何结合旅客的需求布置商业节点及业态，不仅仅是航站楼旅客体验的一方面，也不仅仅是航站楼运营成效的重要指标，更是成为航站楼设计阶段需要考量的一个重要设计内容。以乌鲁木齐国际机场北航站区改扩建项目为例，梳理了大型航空枢纽建筑设计中商业布局的重难点，并举例实际工程中商业设计的注意事项，从商业策划及建筑设计两个层面系统地梳理了枢纽型航站楼商业设计的基本方法，从而能够提供一份更为精准的航站楼的商业设计思路。

YOLOv4-tiny及其改进算法在航空机务维修照相管理中的应用

作者： 张锐丽   张琦   高万春   李江龙   来源： 兵工自动化 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   tiny   目标检测   YOLOv4   照相管理  

描述： 针对飞机机务维修照相管理存在工作量大、不精确等问题，提出一种利用深度学习YOLOv4-tiny算法来执行照片对比检测的方法。利用一个自制的数据集来训练网络模型，为解决开口销螺母及其他背景干扰，引入注意力机制模块以改进YOLOv4-tiny。测试结果表明：准确率(precision,P)相较原YOLOv4-tiny提高了5%，召回率(recall,R)提高约8%，平均准确率均值(mean average precision,mAP)提高了4.9%，照片识别精度和定位精准性方面都有较优表现，满足照相管理中对目标精准识别与比对的要求。

EMD-AR和GRNN算法下的航空液压泵多模态故障诊断分析

作者： 郭文军   张自来   陈丽君   来源： 液压与气动 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： AR   多模态   故障诊断   液压泵   神经网络   EMD  

描述： 针对新一代飞机高综合化、高复杂度和高耦合性导致的传统推理故障诊断策略难以满足现代维修保障需求的问题，开展基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)的飞机液压泵智能化故障诊断研究。构建经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)与自回归(Autoregressive, AR)相融合的深度特征提取方法，提升原始信号的隐层故障特征筛选能力；再将增强后的隐层特征与GRNN相结合进行神经网络训练，提升智能诊断模型的识别精度。实验结果表明，EMD-AR-GRNN智能诊断模型能快速、准确地诊断出液压泵各故障模态，对保障设备的安全运行，提升系统可靠性具有重要的意义。