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根据【检索词:
AMC 带外辐射抑制 加窗法
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关键词
论可变空间设计在高校教育建筑综合体中的运用——以中
法
航空大学中心组团综合体为例
作者:
武艳红
王健
来源:
中国建筑装饰装修
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
可变空间
教育建筑综合体
高校
描述:
的场所空间,如何满足同一阶段对空间的不同使用需求,以及如何适应建筑空间的时间变化需求,并提出可变空间设计在高校教育建筑综合体中的运用方式、方
法
及成效,以供参考。
省属高校
法
律硕士教育高质量发展的路径探析——以郑州航空工业管理学院为例
作者:
李继扬
李若依
来源:
周口师范学院学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
省属高校
分类培养
法律硕士
特色
描述:
律硕士高质量发展的路径:
加强法
律硕士生的实践能力培养、突出高校自身特色、实施
法
律硕士生分类培养方案、
加
快“双师型”“双导师制”制度建设。
基于系统工程的航空电子系统深度综合化需求分析与评估方
法
作者:
黄俊
张正勇
方学立
来源:
航空电子技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
需求分析
评估模型
综合化航空电子系统
描述:
本文在分析综合化航空电子系统使用和信息流转的基础上,提出了一种综合化航空电子系统需求分析及评估方
法
。该方
法
从信息获取能力、传输能力、处理能力、显示能力和任务能力等方面建立评估模型,基于层次分析
法
基于DM2的航空电子系统架构任务元模型设计方
法
作者:
陈聪
沈届时
任洁
赵文浩
来源:
航空电子技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
DoDAF元模型
系统结构
航空电子系统
任务元模型
描述:
探究了一种基于DoDAF元模型的航空电子系统架构任务元模型设计方
法
,通过构建标准、规范和统一的任务元模型数据,表达航空电子系统任务架构设计的需求、结构、行为和参数要素。该方
法
可推进航空电子体系结构数据的规范性,促进设计数据的共享和重用,有效提升航空电子系统架构设计效率。
基于混合有限元模型的航空发动机主轴承剥落故障仿真分析方
法
作者:
吴英祥
尉询楷
冯国全
赵紫豪
李伦绪
陈果
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
主轴承
航空发动机
动力学仿真
有限元
剥落故障
描述:
机匣相连接的主轴承支反力,在整机实体有限元模型中去除转子实体有限元模型,将支反力直接施
加
到各支承处的轴承座上,利用瞬态响应分析方
法
获取主轴承故障激励下的整机振动响应,并利用整机梁单元模型进行了方
法
验证
基于改进SARSA算
法
的航空器滑行路径规划
作者:
张云景
王昊
王帅
孟斌
来源:
郑州航空工业管理学院学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
SARSA算法
强化学习
模拟退火策略
路径规划
描述:
航空器滑行是机场运行中最重要的一环,缩短滑行时间也是提高机场运行效率的主要手段。为了改变仅依靠人工进行机坪管制的现状,文章针对航空器滑行的特殊环境,利用改进SARSA算
法
对航空器的滑行路径进行
航空发动机振动环境谱统计归纳方
法
及振动试验台复现
作者:
房剑锋
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
环境谱
航空发动机
统计归纳
复现
振动数据
振动试验台
描述:
为满足航空发动机及机载产品研制过程贴近使用环境的振动考核试验需求,需根据发动机实测振动数据给出振动考核试验所需的输入谱图。依据GJB/Z
1
26-99中给出的环境测量数据归纳方
法
,建立了发动机实测
基于SSA-NARX的航空发动机动态特性参数辨识方
法
作者:
陈子桥
洪军
肖刚
温新
来源:
热能动力工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
数据驱动
航空发动机
麻雀搜索算法
动态模型辨识
非线性自回归神经网络
描述:
;利用优化后的NARX网络进行动态参数辨识;使用航空发动机飞行测试数据集进行了仿真测试。结果表明:SSA-NARX方
法
明显优于NARX和PSO-NARX方
法
。SSA-NARX方
法
的输出参数N
1
基于改进GRA-TOPSIS
法
的飞行员核心胜任力评估
作者:
王向章
来源:
西安航空学院学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
飞行员
组合赋权法
TOPSIS法
核心胜任力
GRA
差异性分析
描述:
为评估飞行员岗位核心胜任力,有针对性地改进飞行训练,基于改进的GRA-TOPSIS
法
对飞行员核心胜任力水平进行评估。首先,通过CBTA体系和EBT手册确定9大核心胜任力评估指标,以资深飞行员、教员为
基于ResNet-LSTM的航空发动机性能异常检测方
法
作者:
蔡舒妤
殷航
史涛
范杰
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
残差网络
异常检测
描述:
准确率为94.95%,比基于ResNet
1
8、ResNet34、ResNet50异常检测模型的分别提高
1
0.87%、8.00%、3.23%;在测试集上,该方
法
的异常检测准确率为92.
1
5%,比基于ResNet
1
8、ResNet34、ResNet50异常检测模型的分别提高
11.81
%、9.45%、3.78%。
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