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根据【检索词:N)模型】搜索到相关结果 4823 条
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基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型
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作者:
项德威
郑前钢
张海波
陈铖
房娟
来源:
航空动力学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
自适应
基线模型
神经网络
推进系统矩阵
机载稳态模型
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描述:
卡尔曼滤波器实时估计发动机健康参数,提高模型的自适应能力。在大包线、变状态的飞行条件下进行仿真验证,并与传统的复合推进系统模型(CPSM)进行对比,结果表明:NN-PSM模型的平均精度在0.66%以内,而CPSM的平均精度为2.07%以内,运行时间仅为CPSM的1/10,且具有数据存储量少的特点。
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基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
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作者:
姚艳玲
袁化成
陆超
唐晓澜
黄爱华
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
序列到序列
卷积神经网络
故障诊断
发动机喘振
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描述:
和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题,在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上,使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
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基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型
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作者:
项德威
郑前钢
张海波
陈铖
房娟
来源:
航空动力学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
自适应
基线模型
神经网络
推进系统矩阵
机载稳态模型
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描述:
卡尔曼滤波器实时估计发动机健康参数,提高模型的自适应能力。在大包线、变状态的飞行条件下进行仿真验证,并与传统的复合推进系统模型(CPSM)进行对比,结果表明:NN-PSM模型的平均精度在0.66%以内,而CPSM的平均精度为2.07%以内,运行时间仅为CPSM的1/10,且具有数据存储量少的特点。
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基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
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作者:
姚艳玲
袁化成
陆超
唐晓澜
黄爱华
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
序列到序列
卷积神经网络
故障诊断
发动机喘振
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描述:
和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题,在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上,使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
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基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型
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作者:
项德威
郑前钢
张海波
陈铖
房娟
来源:
航空动力学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
自适应
基线模型
神经网络
推进系统矩阵
机载稳态模型
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描述:
卡尔曼滤波器实时估计发动机健康参数,提高模型的自适应能力。在大包线、变状态的飞行条件下进行仿真验证,并与传统的复合推进系统模型(CPSM)进行对比,结果表明:NN-PSM模型的平均精度在0.66%以内,而CPSM的平均精度为2.07%以内,运行时间仅为CPSM的1/10,且具有数据存储量少的特点。
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基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型
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作者:
皮骏
马圣
张奇奇
王力平
崔东泽
来源:
航空动力学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
排气温度
广义回归神经网络
改进的果蝇算法
温度预测
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描述:
),并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例,选取相关参数作为预测模型的输入变量,EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下,将FOA-GRNN(fruit fly
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基于Kriging模型和NSGA-Ⅱ的航空发动机管路卡箍布局优化
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作者:
柳强
焦国帅
来源:
智能系统学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
发动机管路
管路振动
Kriging模型
多目标优化
卡箍位置
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描述:
针对传统卡箍布局规划存在效率低且难以解决多目标优化问题等难点,提出一种基于Kriging模型和NSGA-Ⅱ算法的航空发动机管路卡箍多目标布局优化方法。提出并建立反映卡箍位置与管路振动性能关系
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基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型
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作者:
皮骏
马圣
张奇奇
王力平
崔东泽
来源:
航空动力学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
排气温度
广义回归神经网络
改进的果蝇算法
温度预测
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描述:
),并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例,选取相关参数作为预测模型的输入变量,EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下,将FOA-GRNN(fruit fly
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基于Kriging模型和NSGA-Ⅱ的航空发动机管路卡箍布局优化
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作者:
柳强
焦国帅
来源:
智能系统学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
发动机管路
管路振动
Kriging模型
多目标优化
卡箍位置
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描述:
针对传统卡箍布局规划存在效率低且难以解决多目标优化问题等难点,提出一种基于Kriging模型和NSGA-Ⅱ算法的航空发动机管路卡箍多目标布局优化方法。提出并建立反映卡箍位置与管路振动性能关系
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基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
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作者:
王捷
周迪
左洪福
陆扬
来源:
计算机与数字工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
长短时记忆神经网络
卷积神经网络
深度学习
民航安全
文本分析
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描述:
CNN-LSTM的混合深度神经网络模型,用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较,在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明,所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率,对于不平衡数据样本,具有最稳定的分类性能。