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- 基于神经网络的航空发动机传感器故障自动检测方法
- 作者： 王琛 李峰 来源： 自动化应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 故障检测 神经网络 传感器
- 描述： 针对当前航空发动机传感器故障问题无法全部检测得出结果，并且检测结果的准确率有待进一步提升的情况，引入神经网络，开展对航空发动机传感器故障自动检测方法的研究。通过航空发动机传感器运行数据采集与处理
- 航空发动机涡轮叶片近表面缺陷的涡流检测
- 作者： 谢建红 袁阿琳 吴莎莎 刘思沛 唐启亚 蔡红梅 来源： 无损检测 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 缺陷 专用探头 近表面 涡流检测 涡轮工作叶片
- 描述： 针对某型航空发动机涡轮叶片排气边的近表面冷隔缺陷，设计了一种能够满足工程应用的叶片排气边涡流检测专用探头。分析检测过程中的异常信号特征，可有效识别缺陷信号，实现叶片排气边近表面冷隔缺陷的早期诊断。该方法可供同行参考。
- 航空不锈钢薄板电磁超声SH导波检测定量分析方法
- 作者： 吴锐 石文泽 卢超 李秋锋 陈果 来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 波幅曲线(DAC) 电磁超声换能器(EMAT) 航空不锈钢薄板 SH导波 辐射声场 距离
- 描述： 水平剪切（SH）波电磁超声换能器（EMAT）具有非接触、无需耦合剂、对表面油污涂层不敏感、单点激励大范围检测等优点，在航空不锈钢薄板快速导波检测中具有重要的技术优势。首先建立了含缺陷的不锈钢薄板SH
- 基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
- 作者： 杨曦中 高冠鸿 熊智 张玲 来源： 航空电子技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 目标检测 深度学习 神经网络 CenterNet
- 描述： 为实现高精度的航空图像目标检测，将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中，同时使用Resnet50主干网络，并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后
- 基于YOLOv4的航空发动机叶片凸台目标检测
- 作者： 陈为 钟欣童 张婧 李泽辰 来源： 计算机仿真 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据增强 目标检测 叶片凸台检测 聚类分析
- 描述： 针对航空发动机内部检测叶片凸台缺陷的问题，提出了一种基于YOLOv4(You Only Look Once)的目标检测算法。算法使用迁移学习加载了在coco公开数据集上训练的预训练模型权重，为了更好
- 基于深度学习的航空发动机滑油磨粒检测研究
- 作者： 侯媛媛 李江红 薛军印 来源： 计算机测量与控制 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 YOLOv3模型 滑油磨粒检测 深度学习 SER算法
- 描述： 针对滑油中磨粒形状复杂且尺寸大小不一，传统滑油磨粒检测方法存在时效性差、检测尺度小、精度低、非铁磁性磨粒不能检测等缺点；设计了一种基于深度学习的航空发动机滑油磨粒检测方法；基于连续流微流控芯片的滑油
- 基于混沌振子阵列的航空发动机早期故障检测方法
- 作者： 牛伟 郭阳明 王森 成娟 来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 信号去噪 航空发动机 混沌振子 早期故障
- 描述： 的早期故障检测方法。利用互相关对信号进行去噪，将去噪信号输入混沌振子检测阵列，使其构成混沌检测系统周期策动力，通过相轨迹变化检测出表征同一早期故障的多个特征频率信号，从而达到提高故障检测准确率和有效性的目的。并利用转子试车台，验证了方法的有效性。
- 基于声学的航空复合材料构件损伤检测与评价方法研究
- 作者： 陈新波 李小丽 王莉 蒋浩浩 来源： 无损探伤 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 声学检测 损伤检测 评价方法 复合材料
- 描述： 复合材料因其优异的各项性能在飞机制造过程中被大量使用，对结构中出现的损伤进行检测是保证飞行安全的重要手段之一。研究表明，采用超声、敲击、声阻三种声学检测方式可有效实现航空复合材料构件的外场原位检测，并根据实验检测结果和实验数据分析，对三种声学检测方式针对不同材料缺陷进行了声学检测评价。