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- 基于航空图像的目标检测算法Trans＿YOLOv5
- 作者： 文青 伍欣 敖斌 李宽 殷建平 来源： 计算机技术与发展 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 Transformer YOLOv5 圆形平滑标签 小目标检测 Swin
- 描述： 能力，使网络模型更加关注于待检测的目标对象。在DOTAv2.0航空图像数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性，检测结果达到60.98%mAP,与原YOLOv5算法检测结果相比提高10.85百分点，与官网公布的竞赛最佳结果相比提高2.01百分点。
- 基于熵权TOPSIS法的航空地井多功能组合模式研究
- 作者： 李晓蔚 张博宽 周元升 来源： 山西建筑 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 熵权法 多功能组合 航空地井 TOPSIS法
- 描述： 此基础上采用基础加权法与TOPSIS方法对不同方案进行评价排序，最终得到相对较优的六种地井组合方案，为今后机场的地井选择与设计提供了参考。
- 正常类飞机CCAR23.2205符合性验证方法分析
- 作者： 赵佶男 来源： 科技创新与应用 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 正常类飞机 符合性验证方法 适航 结构强度 系统
- 描述： 为推进正常类飞机CCAR23.2205“系统和结构的相互影响”适航条款符合性验证工作,面向适航条款要求,结合国内飞机强度设计工作实际,梳理出一套“系统和结构的相互影响”条款的符合性验证方法。分
- 基于极限梯度提升的完美匹配单层智能算法实现航空瞬变电磁问题高效吸收
- 作者： 冯乃星 王欢 朱子贤 董纯志 李宏杨 张玉贤 杨利霞 黄志祥 来源： 物理学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 时域有限差分 完美匹配单层 机器学习 极限梯度提升
- 描述： 域,然而这也无形中增大了整个模型,造成计算复杂度增加.鉴于此,提出了一种新的基于极限梯度提升(extreme gradient boosting, XGB)的完美匹配单层模型,并将该模型集成到时
- PBL、CBL联合模拟训练平台教学法在航空航天心血管生理相关教学中的应用
- 作者： 铁娅滕 赵星成 李程飞 李曦 潘益凯 范洁怡 孙喜庆 王永春 来源： 心脏杂志 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 加速度生理训练 教学应用 CBL教学法 航空航天心血管生理 PBL教学法
- 描述： 指导飞行员进行加速度训练的比例大幅提升。结论 将PBL、CBL联合模拟训练平台教学法应用于航空航天心血管生理相关教学中，可以有效帮助学员掌握复杂性知识，提高学习效率和学习兴趣，并积极应用于工作实践中。
- “讲演练纠评”五步教学法在航空航天心血管生理学实践课教学中的应用
- 作者： 张同梅 铁娅滕 范洁怡 李程飞 潘益凯 李曦 赵星成 来源： 心脏杂志 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空航天医学 航空航天心血管生理学 五步教学法 实践课程
- 描述： 目的 探讨“讲演练纠评”五步教学法在航空航天心血管生理学实践课教学中的应用及效果。方法 选取空军军医大学2017级八年制航空航天医学专业和2021年、2022年航空军医任职教育培训班学员为研究对象
- 基于计算流体动力学方法的两栖飞机规则波中运动特性研究
- 作者： 胡开业 石林飞 周辉 毛丽君 来源： 哈尔滨工程大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 计算流体力学 规则波 纵向稳性 升沉 加速运动 纵摇 水陆两栖飞机 重叠网格
- 描述： 针对水陆两栖飞机加速起飞运动过程受波浪干扰问题，本文基于Star-CCM+平台数值模拟技术，引入SST k-ε湍流模型求解RANS方程，VOF方法捕捉自由液面，DFBI模块以及重叠网格技术模拟
- 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： 2024 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、工况序列和历史性能参数，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。