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1.
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
2.
研究涡扇发动机核心流道吸鸟对发动机的影响,分析核心流道吸鸟与风扇叶片鸟击的损伤模式及关键要素的差异。采用光滑粒子流体动力学方法开展某发动机风扇增压级内涵的吸鸟数值模拟,研究吸鸟位置、鸟速和风扇转速等关键参数对鸟体碎片轨迹及质量分布的影响,确定核心流道吸鸟最严苛工况条件。结果显示:鸟撞击进口导流叶片中心位置时鸟体切片质量较大;在较高鸟速和较低风扇转速下进入内涵的鸟体切片质量较大。研究结果支撑了某型涡扇发动机核心流道吸鸟专用条件的制定,要求在典型的爬升阶段允许的最大爬升速度以及最小风扇转速条件下开展吸鸟试验,同时试验用到的这只鸟的撞击位置应该使吸入核心流道的鸟的质量最大。 相似文献
3.
针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题,提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先,对源图像进行潜在低秩表示分解(DLatLRR),得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后,分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合,舍弃二者的稀疏噪声。最后,对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建,得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较,所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合,突出场景中的感兴趣区域,且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升,提升最大值分别为0.73、0.15、0.11,噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。 相似文献
4.
航空适航法则及相关安全性标准中均对航空发动机叶片丢失后的安全性设计提出了要求,为此需要明确关键零件在叶片丢失后所承受的载荷环境。本文利用Newmark-β法求解载荷传递系统的瞬态运动微分方程,得到振动响应与力载荷的关系。设计了模拟转子不平衡响应试验,进行突加不平衡质量后的转子响应测试,进而通过试验件内外振动响应获得了冲击载荷的传递规律。同时为研究阻尼在叶片丢失外传载荷中的影响效果,通过控制对试验件阻尼器是否供油,进行了有支点阻尼及无支点阻尼的振动响应对比试验。研究结果表明,冲击载荷在通过静子件后会产生明显衰减,本文试验对象传递比最高仅为53%,远离转子支承处所承受的载荷远低于转子支承处的载荷。同时,阻尼会明显降低冲击瞬间的外传载荷,但对转子稳定后的稳态载荷影响较小。本文研究表明:进行航空发动机叶片丢失条件下安全性分析时,需考虑冲击载荷的衰减及阻尼影响。另外,合理的阻尼器布局将有效降低叶片丢失时产生的冲击载荷作用,有助于提升发动机的抗冲击能力。 相似文献
6.
航天应用的液体火箭发动机及燃烧型加热器燃烧室室压高、燃料流量大、温度低、有重复启动需求,实现安全可靠点火的难度较大。针对这些需求,研究了一种采用高背压设计的电弧等离子体点火器。实验研究了Ar,N2气体工质在高进气压力下的伏安特性,发现N2在宽压力范围内适用于点火。发射光谱分析表明,在高达数MPa的进气压力下,Ar,N2等离子体射流电子密度符合局部热力学平衡判据(LTE判据),点火能量集中。N2等离子体整体温度低于Ar,但阳极喷口附近温度高于Ar,N2等离子体射流火焰长,卷吸沿程空气造成射流平均温度偏低,但有助于低温液体推进剂的蒸发混合和强化点火。等离子体射流引起了臭氧和氮氧化物的形成,具有促进点火和化学反应的作用。背压提高引起电源输出电压升高,提高供气压力和电流,有助于点火器在高背压环境中稳定电压。燃烧型空气加热器燃烧室的点火实验发现,采用N2等离子体喷注面中心点火,可以在短时间内完成酒精-空气和酒精-液氧-空气的点火,最高燃烧室室压接近5MPa时,点火器仍能稳定工作,多次使用电极烧蚀不明显,在液体火箭发动机的重复可靠点火方面具有很好的应用前景。 相似文献
7.
8.
9.
10.
基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。 相似文献