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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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随着复合材料在飞机结构上使用量的增加,如何有效地修复复合材料在使用过程中出现的表面划伤、分层、穿孔等损伤已经成为研究的重点。胶接维修是应用最为广泛的复合材料修复技术,而其中涉及的复合材料表面处理是保证其性能的重要前提。传统复合材料表面处理技术存在维修可控性低、重复性差、纤维容易损伤等缺点,而激光表面处理技术以其绿色、环保、可控性高等优势克服了传统清除工艺中的种种弊端。本文综述了近年来激光表面处理方法、激光表面处理机理以及激光技术在复合材料胶接维修方面的应用,并对其未来的应用进行了展望。 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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