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关键词
一种考虑
多
通道
检测数据的航空发动机剩余寿命预测方法
作者:
刘翠琴
王海瑞
朱贵富
来源:
机械科学与技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
小波降噪
时间卷积网络
剩余使用寿命
多头注意力机制
描述:
注意力(TCN-MHA)求解发动机衰减特性的映射关系来提高航空发动机剩余使用寿命(RUL)预测精度。首先对
多
通道
传感器量测数据进行WD去除白噪声干扰,降低
多
传感器衰减过程中存在的众多因素引起的误差。其次
航空
通信
频率干扰因素及抑制技术
作者:
赵国庆
来源:
自动化应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
天线天线阵
抗干扰
全球导航卫星系统
航空导航
鲁棒性
描述:
针对航空GPS
通信
导航频率易受干扰,传统抗干扰设计过于复杂、质量过大、安装难度大的问题,提出了一种小型化的五元件(4+
1
)天线阵列设计方案。首先,设计其工作在L
1
/E
1
频带(具有阵列能力)以及L5
基于
多
尺度融合预测模型的航空发动机剩余寿命预测
作者:
刘纳川
郭建胜
张晓丰
余稼洋
解涛
来源:
兵器装备工程学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
静态协变量编码器
分位数
剩余寿命
LSTM神经网络
多头注意力机制
门控残差机制
描述:
针对大多数基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法未细分其退化过程与复杂输入数据之间的关系,无法准确识别和提取关键特征的问题。提出一种基于
多
尺度融合预测模型(MSF)的航空发动机剩余寿命预测方法。该
基于LSTM的航空发动机剩余寿命
多
因素预测
作者:
刘源
牛伟
赵建平
来源:
信息技术与信息化
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
预测与健康管理
剩余使用寿命
描述:
航空发动机作为飞机的重要部件,其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题,提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间内系统失效可能性以及采取适当维护措施,通过对数据进行了获取以及预处理;然后构建神经网络层并进行了训练;最后,通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。
基于特征定位的航空航天制孔
多
视测量拼接方法
作者:
王嘉瑞
崔海华
史建猛
高凯元
国荣辉
来源:
应用光学
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
点云配准
孔检测
三维重建
描述:
为满足航空航天大部件对制孔质量的数字化原位检测需求,提出一种基于特征板的制孔
多
视点云拼接方法,实现孔壁完整三维形貌重建与检测。分析制孔
多
视检测的需求,提出采用特征定位板辅助的
多
视点云配准方法。介绍
“他拯救的生命比航空史上任何人都
多
”
作者:
乔善勋
来源:
大飞机
年份:
2023
文献类型 :
期刊
描述:
2023
年5月21日,近地警告系统(GPWS)的发明者查尔斯·唐纳德·贝特曼(Charles Donald Bateman)在家人的陪伴下,在贝尔维尤的家中因帕金森病并发症而离世,享年91岁。他发明
融合注意力和
多
尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出了一种融合注意力和
多
尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。首先,针对
一种考虑
多
通道
检测数据的航空发动机剩余寿命预测方法
作者:
刘翠琴
王海瑞
朱贵富
来源:
机械科学与技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
小波降噪
时间卷积网络
剩余使用寿命
多头注意力机制
描述:
注意力(TCN-MHA)求解发动机衰减特性的映射关系来提高航空发动机剩余使用寿命(RUL)预测精度。首先对
多
通道
传感器量测数据进行WD去除白噪声干扰,降低
多
传感器衰减过程中存在的众多因素引起的误差。其次
航空发动机试验
多
系统数据融合设计
作者:
文维阳
陈震宇
来源:
航空发动机
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
数据管理
地面试验
航空发动机
数据融合
网络通讯
描述:
航空发动机试验在其研制过程中占比很大。在试验时,各专业系统将相关信息资源共享,协同工作。为了满足航空发动机地面试验时
多
系统试验信息共享的需求,对与发动机试验相关的台架测试、台架电气、发动机控制、试验
多
因素冲击下我国航空燃油需求预测分析
作者:
谢金静
史学锴
来源:
桂林航天工业学院学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
碳达峰
航空燃油
单因素方差分析
碳中和
ARIMA模型
描述:
航空燃油成本占航空公司运营显性成本的近三分之一,其巨大消耗也是导致能源需求紧张和制约双碳目标实现的重要因素之一。加上当前俄乌战争和新冠病毒感染疫情蔓延,本就艰难的航空公司对航空燃油价格波动更加敏感,因而对航空燃油需求进行科学预测就成为应有之义。文章在对上述因素冲击航空燃油进行定性分析基础上,通过单因素方差分析法判定单个事件对我国航油需求的具体影响,然后采用指数平滑法与ARIMA模型对我国民航燃油需求进行预测。实证结果表明:单事件冲击影响均显著;自进入2022年下半年以后,我国航空燃油需求将表现出稳中上升态势。上述结论为国家民航局进行市场调控和中航油公司通过航空燃油期货对冲价格波动提供了决策依据。
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