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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.
针对飞机制造的装配序列规划问题,提出一种基于模因算法的飞机部件装配序列规划方法。在装配优先约束矩阵和非正交干涉矩阵的基础上构建装配规划模型,以飞机零部件间的装配方向和装配工具的差异性来构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得较优的装配规划方案,通过二叉树中序遍历法将较优的方案转化为可行解,再经过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,最终获取较优的装配方案。以某型号的飞机舱门装配为例,通过与传统遗传算法对比,证实模因算法在飞机装配序列规划中的可行性和有效性。 相似文献
3.
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
4.
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
5.
6.
7.
为满足设定的太阳能飞机多日连续飞行条件,依据飞行过程中当前时刻的飞行高度、光伏输出功率、动力电池组余量等系统状态参数,研究如何分配动力电池组充放电和电推进系统输入等功率。所用策略立足于实时功率平衡,充分利用正午前后的光伏峰值功率用于飞机爬升及充电,在午后下滑过程中利用全部光伏输出,以最大化利用光伏资源;在光伏有效输出不足时则以一定的维持功率下滑,使能量的综合损失最小。方法能够提高以预定夜间飞行高度连续多日续航的成功率,提升飞行高度、纬度、季节范围或搭载能力,或者拓展这几种飞行条件的组合域,优化太阳能飞机的适用性。 相似文献
9.
10.