基于卡尔曼滤波的航空器飞行航迹预测

作者： 唐陈宇   唐建   曾孟佳   来源： 现代信息科技 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理   卡尔曼滤波   航迹预测  

描述： 航空器的轨迹预测是空中管理技术的基础，由于空中交通环境存在不确定性因素，航空器飞行轨迹的准确预测一直是业内关注的焦点。卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种能够过滤线性噪声并对当前状态

基于Transformer的航空目标检测算法

作者： 季长清   高志勇   秦静   汪祖民   来源： 无线电工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 倾斜目标   Transformer   深度学习   航空检测  

描述： 近几年，基于深度学习的目标检测算法在航空图像检测任务中得到了广泛的应用。针对传统的水平目标检测算法无法定位航空图像中大量密集排列的倾斜目标的问题，提出了TF-BBAVectors模型算法来实现航空图像中倾斜目标的检测任务。首先，为了避免深度卷积神经网络带来的网络退化等问题使用Transformer结构搭建特征提取网络；其次，针对密集地、小尺度图像目标的问题，采用多尺度特征融合的方法提升检测效果；最后针对倾斜目标检测的问题，通过边界框边缘感知向量表示任意角度的倾斜目标。在DOTA 1.0和SSDD+数据集上的部分测试结果表明，此方法的平均精度分别为72.39%和79.98%，证明了TF-BBAVectors模型算法的有效性。

基于改进K-means算法的航空客户细分研究

作者： 郭允涛   白钊   来源： 电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： Means聚类算法   RFM模型   数据分析   k   轮廓系数  

描述： 阐述在传统K-means聚类算法的基础上，改进RFM模型，引入轮廓系数改进K-means聚类算法，检验其可行性，最后对方法进行实证检验，对细分后的结果进行特征分析。与肘部法相比，利用轮廓系数选择K值更加直观有效，能提高客户细分的准确性。

基于CEEMD航空液压管路故障诊断方法研究

作者： 崔芷宁   于晓光   孙杰   于喜金   冉子晴   张小龙   来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度残差网络   航空液压管路   自适应白噪声完备总体经验模态分解   早期故障预测  

描述： ResNet网络结构，并将获得的分量输入到深度残差网络(ResNet)进行训练测试。实验结果表明：CEEMDAN-ResNet模型故障识别率可达99.78%,故障预测训练迭代到1 200次时，准确率将会达到

基于改进生成对抗网络与ConvLSTM的航空发动机剩余寿命预测方法

作者： 陈维兴   常东润   李宗帅   来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 梯度惩罚项   航空发动机   条件式生成对抗网络   Wasserstein距离   剩余寿命预测  

描述： 针对航空发动机运行周期内故障数据难以采集而造成的数据失衡等问题，提出一种基于Wasserstein距离与梯度惩罚措施的条件生成对抗网络与卷积长短时记忆网络相结合的预测模型。首先，使用WCGAN-GP模型学习预处理后的时序数据的深层分布特征；然后，利用生成器生成故障样本并与真实样本混合，作为训练集输入到基于ConvLSTM网络的预测模型中进行训练。基于C-MAPSS数据集开展验证比较，结果表明：与单一真实样本训练预测模型相比，使用混合数据时性能指标RMSE和Score平均下降了12.65%和48.95%。

基于可自动扩展的LSTM模型的航空发动机剩余寿命预测方法

作者： 胡立坤   何旭杰   殷林飞   来源： 计算机应用研究 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   自动扩展   子模块级联   剩余寿命预测  

描述： 对航空发动机进行实时状态监测与健康管理可以有效降低发动机故障风险，确保飞机飞行安全。准确预测航空发动机的剩余寿命是有效监测发动机运行状态的一种重要手段，其中长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)网络常被使用。但由于航空发动机复杂的机械结构与运行模式，使用传统的LSTM网络对航空发动机的剩余寿命进行单次预测后，所得预测结果的准确率不足以满足其寿命预测的精度要求。基于LSTM网络的广泛使用以及它对时间序列数据的有效预测能力，并考虑到采用多级预测的方法能够有效降低预测误差，提出了一种新型的可自动扩展的长短期记忆(AutomaticallyExpandableLSTM,AELSTM)预测模型。AELSTM模型依托多个子模块逐级连接的网络结构，不断地提取前一级模块的输出误差作为后一级模块的训练值，形成了误差的多级预测机制，有效降低了模型的预测误差，提升了预测结果的准确性。最后，基于美国国家航空航天局发布的C-MAPSS数据集的四个子集，对AELSTM模型的预测效果进行了测试。实验结果表明，与传统的LSTM网络相比，AELSTM模型在四个子集上的均方根误差平均减少了95.44%，同时它的预测效果也优于现有的一些先进算法。实验充分验证了AELSTM模型在提升航空发动机剩余寿命预测准确度方面的有效性与优势。

一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法

作者： 吕卫民   孙晨峰   任立坤   赵杰   李永强   来源： 兵工学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 轻量级梯度提升机   注意力机制   航空发动机   故障诊断   时间卷积神经网络  

描述： 长时间工作在高温高压、强振动等恶劣气路环境下的航空发动机经常面临部件疲劳、腐蚀和性能退化的问题，且其故障诊断时序逻辑性不强、故障参数耦合较深等特点十分明显，为此提出一种基于时间卷积神经网络(TCN)和轻量级梯度提升机(LGBM)的航空发动机气路故障诊断方法。故障诊断分为故障特征提取和分类诊断两个过程：引入TCN框架在保证故障数据训练时序逻辑的基础上，实现对远层历史信息和当前层信息的特征融合构建，融合通道注意力机制增强了高质量特征的权重；基于LGBM模型实现对特征的快速分类，利用贝叶斯方法实现对模型超参数的快速优化。以基于PROOSIS软件建模的某军用小涵道比涡扇发动机故障仿真数据为例，对6种故障模式进行诊断识别。研究结果表明：仿真结果说明了所提方法的有效性；通过与其他模型对比体现了该方法的优越性。

人工智能系统对航空器适航性及适航管理的法律挑战及应对——以MCAS系统为例

作者： 于焕   来源： 南京航空航天大学学报(社会科学版) 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 人工智能系统   适航性   适航管理   航空安全  

描述： 航空领域的人工智能技术运用促进了航空产业迅速发展，同时也加大了相关安全风险，使得现行航空法面临新的挑战。波音737MAX系列事故发生后，人工智能系统给航空安全带来的威胁备受关注。从长远发展角度看

5.5 m×4.0 m航空声学风洞闭口试验段研制

作者： 杨文国   石岩   王睿   来源： 实验流体力学 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 闭口试验段   航空声学风洞   研制  

描述： 针对5.5 m×4.0 m航空声学风洞可移动闭口试验段的设计指标和功能需求特点，论述了闭口试验段的总体结构方案，并围绕闭口试验段框架刚强度和模态开展了数值计算，对其定位与锁紧、提升机构、可更换下壁板

基于超效率SBM和ML的航空公司碳排放效率研究

作者： 魏中许   牟健   来源： 舰船电子工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 碳排放效率   超效率SBM模型   ML指数   航空公司  

描述： 法对航空公司碳排放效率进行了针对性研究，结果表明：我国航空公司碳排放效率整体处于中等偏上水平，呈波动增长趋势，技术效率是主要提升力；各类航空公司碳排放效率差异显著，呈现出民营>国有，小型>中型>大型