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蔡开龙
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- 所属机构:中国人民解放军空军第一航空学院
- 所在地区:河南省 信阳市
- 研究方向:航空宇航科学技术
- 发文基金:军队科研基金
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- 蔡开龙孙云帆姚武文
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- 蔡开龙付敏胡金海谢寿生
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- 利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本,采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识,结果表明:这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。
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- 为解决飞机在维修使用中的复合材料结构损伤修理问题,在研究飞机复合材料构件修理要求和黏结修理搭接形式的条件下,提出了其修理工艺和修理质量检测措施,为飞机复合材料构件损伤修理提供参考和依据。
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- 蔡开龙谢寿生
- 关键词：航空发动机
- 基于数据融合的某涡扇发动机给定转速研究
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- 针对试验室无法设计实现机械连动装置确定某涡扇发动机给定转速,在研究分析某涡扇发动机转速控制系统的工作机理和影响该型发动机给定转速因素的基础上,提出了一种确定该型发动机给定转速的数据融合算法。通过对基于数据融合确定的给定转速试验,结果表明:提出的数据融合算法结构简单、计算简便、计算结果的相对误差都在1%以内,将其用于确定某涡扇发动机的给定转速是完全可行的。
- 蔡开龙谢寿生吴勇
- 关键词：数据融合涡扇发动机燃油泵调节器
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- 提出采用考虑到精度/差异权衡的SVM作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——DiverseAdaBoost-SVM。该方法通过在一组具有适当精度的弱分类器中进一步选择具有较大差异性的弱分类器,对这些具有较大差异性的弱分类器进行组合,从而较好解决AdaBoost算法中存在的精度/差异权衡的难题;同时该方法也较好地解决了现有的AdaBoost方法存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数T的合理选取问题。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明和其他方法相比,DiverseAdaBoost-SVM方法具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类,也更适合对非对称故障样本集进行分类。
- 胡金海谢寿生蔡开龙何秀然彭靖波
- 关键词：航空发动机ADABOOST算法支持向量机
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- 姚武文秦宇飞蔡开龙
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