Loading...
机构名称:
¥ 1.0

摘要 - 飞机的结构健康监测(SHM)是应用的精致技术之一,可确保飞机的可使用,安全性和可靠性。传统的SHM方法依靠物理模型和专家判断来识别和评估损害。传统方法可以消耗更多的时间,而且价格昂贵。他们可能无法诊断和检测某些类型的损害。机器学习(ML)是一种强大的工具,可用于自动化和提高SHM的准确性。ML已成为一种有前途的方法,用于自动化飞机内部和外部损害的诊断和预后过程,从而改善了维护实践并增强了操作安全性。本文描述了SHM所涉及的总体发现和挑战,讨论了该领域采用的各种ML算法和方法,并提出了案例研究,强调了ML技术在检测和预测结构缺陷方面的有效性。本文还讨论了机器学习过程的科学应用,以识别和纠正任何飞机中的结构缺陷和挑战。我们将讨论SHM可以促进的不同类型的ML算法以及如何应用ML来管理和改善飞机健康状况的一些例子。

飞机结构健康中的机器学习应用...

飞机结构健康中的机器学习应用...PDF文件第1页

飞机结构健康中的机器学习应用...PDF文件第2页

飞机结构健康中的机器学习应用...PDF文件第3页

飞机结构健康中的机器学习应用...PDF文件第4页

飞机结构健康中的机器学习应用...PDF文件第5页