基于改进核主成分分析的航空液压管路-卡箍故障诊断研究

作者： 张小龙.   来源： 辽宁科技大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文

描述： 基于改进核主成分分析的航空液压管路-卡箍故障诊断研究

基于改进YOLO的遥感飞机图像目标检测算法研究

作者： 陈旺.   来源： 宁夏大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文

描述： 基于改进YOLO的遥感飞机图像目标检测算法研究

基于改进核主成分分析的航空液压管路-卡箍故障诊断研究

作者： 张小龙.   来源： 辽宁科技大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文

描述： 基于改进核主成分分析的航空液压管路-卡箍故障诊断研究

基于改进YOLO的遥感飞机图像目标检测算法研究

作者： 陈旺.   来源： 宁夏大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文

描述： 基于改进YOLO的遥感飞机图像目标检测算法研究

基于改进核主成分分析的航空液压管路-卡箍故障诊断研究

作者： 张小龙.   来源： 辽宁科技大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文

描述： 基于改进核主成分分析的航空液压管路-卡箍故障诊断研究

航空发动机轴承腔油气两相流动特性及改进研究

作者： 任国哲   燕阳   郑莞霏   赵欢   孙丹   张成烽   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   油气两相   回油结构   通风结构   回油效率   轴承腔  

描述： （Slope）改进后，回油口右侧滑油堆积区消失，腔内滑油体积分数减小，回油效率明显提升；组合改进方案(ES)能够兼顾嵌入和斜坡改进方案的优势，回油效率进一步提升。相比常规轴承腔，当滑油流量为200L/h，转速为15000r/min时，嵌入、斜坡和组合改进方案回油效率分别提高了16.47%、13.02%和32.81%。

基于改进雅克比–旋量模型的航空发动机转子–叶片结构装配精度分析

作者： 丁司懿   周文波   毛新华   来源： 航空制造技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 转子–叶片结构   局部并联链   航空发动机   改进的雅克比–旋量模型   装配精度  

描述： 的装配偏差分析方法常采用多特征并联结构中的一条支链作为单一主链来建立偏差传递模型，难以综合考虑转子–叶片复杂定位结构和局部并联关系。本文提出了基于改进的雅可比–旋量（Jacobian–Torsor,J–T

改进一维卷积神经网络的航空发动机故障诊断方法

作者： 伍济钢   文港   杨康   来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   一维卷积神经网络   多尺度模块  

描述： 针对现有航空发动机故障诊断的1DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题，通过融合内嵌多尺度层到双通道1DCNN提出了改进1DCNN的航空发动故障诊断方法

基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型

作者： 李鑫   李香蓉   汪诚   李秋良   李卓越   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   机器视觉   YOLOv5   表面缺陷检测  

描述： 针对目前航空发动机表面人工缺陷检测效率低的问题，本文提出了一种基于改进YOLOv5的缺陷检测模型YOLOv5-CE。首先在网络中融合数据增强策略搜索算法，自动为当前数据集搜索最佳的数据增强策略，实现

基于改进LSTM的航空发动机气路参数预测方法

作者： 马帅   吴亚锋   郑华   缑林峰   来源： 测控技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   性能参数预测   特征注意力机制   LSTM网络   故障诊断  

描述： 以航空燃气涡轮发动机气路故障诊断为导向,提出了一种用于发动机气路参数预测的特征注意力增强型长短时记忆网络(Feature Attention Enhanced Long Short/Term Memory Network,FAE/LSTM)。FAE/LSTM是具有编码/解码结构的动态网络,首先通过编码器中的特征注意力单元对工况序列进行动态特征提取,然后通过特征拼接层融合编码器输出序列、工况序列以及历史性能参数,最后通过解码器实现最终的参数预测。FAE/LSTM基于发动机飞行过程数据建立发动机在健康状态下的动态模型,从而作为参数预测模型应用于基于残差的故障诊断系统中。针对网络的预测性能和应用方式进行了仿真分析,结果表明,相比于其他常用多变量时间序列预测模型,FAE/LSTM的长期预测误差最低减少24.5%;相比于使用串/并联结构,故障检测系统使用并联结构的FAE/LSTM网络能够获得更精确的检测结果。