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航空运输地理:教学模式:改进
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关键词
基于
改进
浣熊算法优化随机森林的民航事故等级分类模型研究
作者:
黄毅峰
王占海
来源:
民航学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
随机森林
民航事故等级分类
小波函数扰动策略
浣熊算法
模型优化
互利共生策略
描述:
基于
改进
浣熊算法优化随机森林的民航事故等级分类模型研究
基于ProCAST的某超大型镁合金飞机吊舱铸件工艺仿真与
改进
作者:
郭居魁
马骁
任凌宝
惠雪丽
李永新
来源:
热加工工艺
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
镁合金
铸造仿真
飞机吊舱
超大薄壁件
描述:
基于ProCAST的某超大型镁合金飞机吊舱铸件工艺仿真与
改进
基于
改进
LSSVM算法的柔性飞机起落架智能半主动控制技术
作者:
马文倩
来源:
机械与电子
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
改进LSSVM算法
智能半主动控制
飞机起落架
柔性
描述:
提出了基于
改进
LSSVM算法的柔性飞机起落架智能半主动控制技术。充分考虑柔性飞机结构振动模态,构建飞机起落架智能半主动控制力学模型。根据半主动控制起落架结构,采用剪枝算法构造最小二乘支持向量机优化
基于
改进
Reason模型的航空事故人为维修差错解析与预防
作者:
郑嘉韬
丁溢周
来源:
科技风
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
人为差错
瑞士奶酪模型
reason模型
航空事故
描述:
当今航空工业发展迅猛,航空器制造管理技术日趋成熟,重大航空事故发生率逐年下降,但维修差错相关事故占比却不降反升。本文首先利用数组数据,证明了因维修差错造成的事故在航空事故中的占比在逐渐提高。其次利用Reason模型提出了一种归纳方法,利用历史航空事故数据进行分析,通过讨论各类维修差错致因在航空事故Reason模型中的占比,给出减少维修差错的建议。
基于
改进
YOLOv5的SAR图像飞机目标细粒度识别
作者:
张武
刘秀清
来源:
国外电子测量技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLOv5
合成孔径雷达
飞机目标细粒度识别
描述:
针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像飞机目标细粒度识别中的小目标和多尺度检测问题,提出了一种基于YOLOv5的
改进
SAR图像飞机目标识别算法。该方法首先
某型航空发动机空气引气管路节流孔板脱落的故障分析和
改进
设计
作者:
韩杰
史志勇
高凯
来源:
内燃机与配件
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
节流孔板
改进设计
空气管路
脱落
描述:
本文针对某型航空发动机长时考核试车过程中出现的空气引气管路节流孔板脱落问题,利用故障树工具和仿真软件,成功定位了问题原因。根据问题原因,对引气接口处的密封结构和节流结构进行了优化设计,通过仿真计算、流量计算和试验验证,证明了优化方案的正确性和有效性,为发动机型号设计工作提供有力保障。
国产某型飞机SAFT4078-22型镉-镍电瓶大修工艺及
改进
效果研究
作者:
盛腾飞
来源:
航空维修与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
基础大修
充放电特性
效果评价
描述:
在西飞民机发布的最新版的维修计划文件(MPD)中,对SAFT4078-22型航空蓄电瓶增加了基础大修(后文称大修)的维护工作。本文旨在研究大修后的机载电瓶充放电特性、内阻和容量,并提出一种工艺
改进
方法,对大修工艺及
改进
效果进行评价。
改进
注意力机制的航空发动机试验转子系统智能故障诊断
作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
振动与冲击
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
卷积神经网络
故障诊断
航空发动机转子
描述:
考虑到航空发动机的工作环境十分恶劣,其故障的振动信号特征隐蔽且噪声干扰严重,为了加强网络对振动信号中关键特征的提取能力,提出了
改进
注意力机制的航空发动机转子系统智能故障诊断方法对航空发动机转子系统
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
基于迁移学习和
改进
Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测
作者:
周绍鸿
方新建
刘鑫怡
张潆丹
严盛
来源:
机电工程技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感影像
目标检测
RCNN
深度学习
Faster
迁移学习
描述:
,实验结果表明:
改进
的Faster-RCNN在RSOD-Dataset数据集上的精确率为97.54%;在NWPU VHR-
1
0数据集上的精确率为98.27%。通过迁移学习和
改进
Faster-RCNN
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