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针对长短期记忆(LSTM)网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题,在其改进模型嵌套式长短期记忆(NLSTM)网络的基础上,提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络,保留捷径连接中的卷积神经网络结构,既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递,并融入注意力机制构建多层残差网络,注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息,有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析,结果表明:所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系,剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%,比未融入注意力机制方法平均降低18.9%,有效提高了预测精度。 相似文献
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内装式空射运载火箭重力出舱机箭耦合动力学分析 总被引:1,自引:1,他引:0
研究了以运输机为平台的内装式运载火箭空射过程载机和火箭的耦合动力学建模。建模针对两个阶段:第一阶段,火箭固定于载机机舱内,两者构成一个整体,按照普通刚体的力学方法处理;第二阶段,火箭解锁后,沿着舱内的发射筒向外滑行,载机和火箭形成两刚体相互作用的耦合系统,基于牛顿-欧拉法建立系统动力学模型。载机在空射火箭过程中,油门和升降舵满偏,在加速前飞的同时拉大姿态俯仰角,火箭在自身重力分量和惯性力的作用下,沿着机舱内的发射筒加速向外滑行,直至与载机分离。数值仿真分析了空射过程载机的重要力学参数的变化过程,验证了载机操控策略的可行性和安全性,可为未来中国空射运载火箭技术设计提供数据参考。 相似文献
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联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。 相似文献
7.
大型飞机在飞行过程中机身后体会产生一对反向旋转的脱体涡(后体主涡),该涡与平尾翼尖涡共同构成飞机后体的涡系结构。在风洞中,利用激光粒子测速(PIV)方法,对单独后体和加装不同展长平尾的后体,分别研究涡系结构的动力学特征。结果表明:后体主涡的涡核中心沿流向明显向上移动;加装平尾后,涡系呈现典型的四涡结构,平尾翼尖涡对后体主涡影响显著,加大了后者向上移动的趋势,同时使其沿展向外移,并显著削弱其涡旋强度;平尾展长增加后,后体主涡受到的影响有所减弱。在低速环境下,来流速度对后体涡系结构的无量纲动力学参数影响较小。 相似文献
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