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在民航检修与维护过程中积累了大量蕴含丰富故障特征的文本维修记录,然而由于维修文本本身存在复杂性,其还未实现智能诊断,数据利用率低。提出一种不断修正迭代的基于预训练语言模型双向转换器编码表示(BERT)及轻量级梯度提升机(LightGBM)的飞机维修记录的故障原因分析方法,求解文本形式的维修记录中的故障原因,用以辅助维修人员进行正确的维修决策。首先,在基于BERT的故障诊断模型Transformer特征提取架构中引入多头注意力机制,以充分捕捉融合上下文的双向语义、更加关注于重点词汇;其次,为了提高诊断速度减少模型的参数并融合LightGBM模型来实现维修文本的故障原因分类;最后,将改进的模型与其他常用文本分析模型进行对比实验,在基于民机维修文本的故障诊断中该模型的准确率比TextCNN模型、LSTM模型和BiLSTM模型分别提升了38.99%、22.98%和18.16%,且BERT-LightGBM模型比BERT模型诊断速度提升了0.91%。表明所提方法在实现飞机维修文本故障诊断方面的有效性及优越性。 相似文献
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特征型紧致加权基本无振荡(WENO)混合格式HCW-R结合了迎风紧致格式CS5-P和WENO格式,具有十分优异的分辨率特性。但在求解多维方程组时,HCW-R格式需要求解块状三对角方程组,因而计算代价十分高昂。采用迎风紧致格式CS5-F代替CS5-P,构造了一个新的特征型紧致WENO混合格式HCW-E。由于HCW-E的特殊形式,其可沿迎风方向、由边界处向内推进求解,避免了处理三对角或块状三对角方程组,从而其计算代价与显式格式无异。虽然就分辨率而言,HCW-E稍逊于HCW-R,但前者的计算效率要显著高于后者。因此,当花费相同的计算代价,HCW-E格式可以获得更好的数值结果。一系列求解Euler方程组的数值试验验证了HCW-E的高分辨率特性和相比HCW-R更高的计算效率。HCW-E格式的效率优势在求解高维问题时更为明显。 相似文献
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本文针对美军在2013-2018年间的军用飞机事故,详细分析了造成各类事故的主要原因以及现阶段可采取的有效措施,突出强调了依靠先进技术提升装备性能和重视维修人员能力培养对未来减少事故的重要性。 相似文献
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航线维修是对民用航空器所做的最频繁的维修工作,是民用航空器能够安全飞行的重要保证,由于航线维修工作是针对运行中的航空器,直接涉及到飞行安全及航班的正常性,也直接影响到航空公司和公众的利益。因此,做好航线维修工作对民用航空运输业的发展非常重要。当前,我国民用航空事业正处在高速发展阶段,发展的同时也暴露出许多弊端,如机队配置,管理手段,人员素质等方面。这些弊端如不解决又阻碍了民用航空业的发展,形成恶性循环。针对这种现象,民航总局提出了3年内实现民航工作进入良性循环的目标。围绕这一目标,各有关部门都在努力探索如何使各项工作进入良性循 相似文献