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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
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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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叙述了国际民用航空发动机维修市场的发展趋势、战略以及将遇到的挑战。重点对国内维修市场进行了分析并针对该市场所面临的困难和问题提出了建议,为即将进入航空维修业的企业提供了较为实用的参考依据。 相似文献