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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
- 基于集成学习的航空发动机排气温度预测
- 作者： 易文川 王兴 王翔 唐庆如 来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 集成学习 航空发动机 排气温度 神经网络
- 描述： 准确预测排气温度对预知航空发动机未来的工作状态至关重要。然而，传统航空发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的航空发动机排气温度预测方法，被集成的子模型包括差分整合移动平均自回归模型、一次指数平滑模型和门控循环单元。对所有子模型的预测序列进行加权集成处理，提出了一种在历史发动机性能参数数据上学习最优权重系数的方法，避免了传统优化算法依赖于初始点的选取且其适用性局限于可微函数等问题。在Cessna-172R型飞机发动机排气温度预测问题中相较子模型准确性更高。
- 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。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试，结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高，证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
- 航空发动机叶片MPAW焊缝控制模型及参数优化研究
- 作者： 肖洋 来源： 河北工业大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 焊缝控制模型 微束等离子 响应面优化 神经网络 航空发动机叶片
- 描述： 航空发动机叶片MPAW焊缝控制模型及参数优化研究
- 基于Bi-LSTM的航空发动机寿命预测
- 作者： 万晓凡 徐泽宇 张营 来源： 农业装备与车辆工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 寿命预测 优化 过拟合 神经网络
- 描述： 针对哪种类型神经网络对航空发动机剩余寿命预测结果更为准确的问题，采用对不同神经网络预测结果比较的方法，通过搭建双向长短时记忆网络预测模型的实验，对网络结构进行过拟合优化和对数据进行预处理后代入模型
- 基于改进LSTM模型的航空安全预测方法研究
- 作者： 曾航 张红梅 任博 崔利杰 武江南 来源： 系统工程与电子技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 堆叠式 长短期记忆 多步预测 神经网络 航空安全
- 描述： 精确的航空安全预测是科学开展安全预警的前提。航空事故不仅致因机理复杂,还存在迟滞效应,给安全样本时序信息的深度挖掘加大了难度。基于此,提出一种基于改进长短期记忆(long short-term memory, LSTM)模型的航空安全预测新方法。首先基于相关系数热图优选致因指标,再以步进搜索和Adam算法相结合的方式优化LSTM模型超参数,最后以2019年某型运输机事故数据为算例,选取多种常用时序预测模型作为对照。实验结果表明本文所提方法,预测误差较现有方法降低了28%以上,同时具有较好的泛化能力和鲁棒性。
- 基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型
- 作者： 项德威 郑前钢 张海波 陈铖 房娟 来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 自适应 基线模型 神经网络 推进系统矩阵 机载稳态模型
- 描述： 为建立一种适用于大包线、变状态的高精度、高实时性航空发动机机载自适应稳态模型，提出一种基于神经网络和推进系统矩阵相融合（NN-PSM）的机载自适应稳态模型建模方法。该方法基于小偏差线性化方法对发动机
- 基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型
- 作者： 项德威 郑前钢 张海波 陈铖 房娟 来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 自适应 基线模型 神经网络 推进系统矩阵 机载稳态模型
- 描述： 为建立一种适用于大包线、变状态的高精度、高实时性航空发动机机载自适应稳态模型，提出一种基于神经网络和推进系统矩阵相融合（NN-PSM）的机载自适应稳态模型建模方法。该方法基于小偏差线性化方法对发动机
- 基于改进LSTM模型的航空安全预测方法研究
- 作者： 曾航 张红梅 任博 崔利杰 武江南 来源： 系统工程与电子技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 堆叠式 长短期记忆 多步预测 神经网络 航空安全
- 描述： 精确的航空安全预测是科学开展安全预警的前提。航空事故不仅致因机理复杂,还存在迟滞效应,给安全样本时序信息的深度挖掘加大了难度。基于此,提出一种基于改进长短期记忆(long short-term memory, LSTM)模型的航空安全预测新方法。首先基于相关系数热图优选致因指标,再以步进搜索和Adam算法相结合的方式优化LSTM模型超参数,最后以2019年某型运输机事故数据为算例,选取多种常用时序预测模型作为对照。实验结果表明本文所提方法,预测误差较现有方法降低了28%以上,同时具有较好的泛化能力和鲁棒性。