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为了解决航空发动机叶片故障检测中存在的检测精度欠佳、检测效率不高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测方法。针对小样本数据集检测精度低、模型训练速度慢等问题,对Faster R-CNN目标检测算法进行结构优化,引入Res2Net结构,通过分割串联的策略强化残差模块的卷积学习能力,搭建了细粒级的多尺度残差模型Res2Net-50,以提升模型的特征提取能力。同时,在网络的训练过程中,采用多次余弦退火衰减法对学习率进行调整,以加快模型的训练速度,提升模型的训练质量。针对航空发动机叶片裂纹和缺损2种故障类型进行网络训练与检测试验,试验结果表明:优化后的模型识别准确率提高了0.7%,模型的平均检测精度提高了1.8%,训练时间缩短了5.56%,取得了比较好的检测效果。 相似文献
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通过数值求解无碰撞电流片中可压缩磁流体力学模型下得到的一般形式的色散关系,讨论了无碰撞电流片中引导场对低频电磁波不稳定性的影响.结果表明,平衡态磁场中的引导场,对于三维扰动传播的波不稳定性有很强的影响.(1)在电流片中间平面上(z=0),无引导场时,没有不稳定性发生,但若存在引导场,不稳定性便发生,并随着引导场的增强,不稳定性明显增强,不稳定的波模可能是低混杂模.(2)在中间平面附近(z=0.2),电流片是不稳定的.随着引导场的增强,不稳定性增长率明显地增强,不稳定的波模从平行和反平行两个方向传播变为反平行方向一个方向传播,并且是斜传播的,具有低频哨声模或低混杂模的特征.(3)在电流片边缘附近(z=0.8),引导场对不稳定的波模和增长率没有明显影响,不稳定的波模都是准平行的哨声波. 相似文献
886.
为了更好地对电厂中机组的能耗问题进行分析研究,根据电厂不同工况的参数指标,建立电力企业能耗仿真BP神经网络模型。归一化处理电厂运行过程中各类传感器采集的数据,采用负荷、环境温度、排烟温度、背压、含氧量等指标,并加入时序历史能耗作为输入参数;利用电力企业短时能耗作为输出参数;通过采用不同时间窗口的连续时序能耗参数指标和热力学相关参数作为输入,在神经网络中不同中间层的隐层节点数下进行仿真实验。结果表明,基于时序历史能耗数据的电厂指标参数在包含21个隐层节点数的BP神经网络模型上能够在线仿真出精度较高的短时供电能耗数据。所建的电力能耗预测模型将为后续电厂的节能减排、负荷优化,提供理论参数支撑。 相似文献
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飞机机电系统正在向综合化和智能化发展,对故障的诊断技术提出了新的挑战.本文首先介绍倒频谱分析的原理与方法,然后就该方法在空客A320飞机增压系统故障诊断中的应用进行了深入分析,包括提取增压系统相关的故障特征和对相关故障模式进行识别,最后讨论了航空器故障诊断技术的发展.本文可为航空器故障诊断提供新的思路. 相似文献