FADEC飞控模拟装置构建的方法、系统和存储介质

    公开(公告)号:CN118732649A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410715004.1

    申请日:2024-06-04

    Abstract: 本发明公开了一种FADEC飞控模拟装置构建的方法、系统和存储介质,通过开发FADEC实时监控系统APP应用服务的自动化控制接口、命令行参数、飞控设备管理器和Dock窗体容器功能,并通过自动化控制终端实现数据流的传递,实现FADEC飞控模拟系统的低代码快速构建,并且在此基础上开发飞控模型工厂,动态扩展飞控闭环模型,使FADEC飞控模拟装置具备闭环仿真的能力。

    基于LM卷积神经网络的航空发动机建模方法

    公开(公告)号:CN114154391B

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202111197597.X

    申请日:2021-10-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于LM卷积神经网络的航空发动机建模方法,包括以下步骤:(1)采集航空发动机的数据,构建网络的训练样本集和测试样本集;(2)设置卷积神经网络结构;(3)初始化卷积神经网络的参数;(4)把训练样本集输入到卷积神经网络中,卷积神经网络输出预测值;(5)应用LM算法对卷积神经网络的权重参数进行更新、优化;(6)重复步骤(4)和(5),通过迭代不断优化网络参数,直到达到终止条件。本发明使用深度卷积神经网络辨识航空发动机模型能够增加辨识精度,去除了卷积神经网络池化层,保留了更多有效信息,同时对卷积神经网络反向传播过程使用LM算法改进,近似获取了系统的二阶信息,加快了网络收敛速度。

    基于LM卷积神经网络的航空发动机建模方法

    公开(公告)号:CN114154391A

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202111197597.X

    申请日:2021-10-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于LM卷积神经网络的航空发动机建模方法,包括以下步骤:(1)采集航空发动机的数据,构建网络的训练样本集和测试样本集;(2)设置卷积神经网络结构;(3)初始化卷积神经网络的参数;(4)把训练样本集输入到卷积神经网络中,卷积神经网络输出预测值;(5)应用LM算法对卷积神经网络的权重参数进行更新、优化;(6)重复步骤(4)和(5),通过迭代不断优化网络参数,直到达到终止条件。本发明使用深度卷积神经网络辨识航空发动机模型能够增加辨识精度,去除了卷积神经网络池化层,保留了更多有效信息,同时对卷积神经网络反向传播过程使用LM算法改进,近似获取了系统的二阶信息,加快了网络收敛速度。

    带航空发动机地面维护图形用户界面的显示屏幕面板

    公开(公告)号:CN307521894S

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202130872626.2

    申请日:2021-12-30

    Abstract: 1.本外观设计产品的名称:带航空发动机地面维护图形用户界面的显示屏幕面板。
    2.本外观设计产品的用途:用于监测、维护航空发动机。
    3.本外观设计产品的设计要点:在于屏幕中的图形用户界面的内容。
    4.最能表明设计要点的图片或照片:主视图。
    5.本外观设计的载体为现有设计,无设计要点,省略后、左、右、俯、仰视图。
    6.图形用户界面的用途:用于显示航空发动机的健康状态并通过功能按钮进行分析和维护。
    7.图形用户界面的变化状态说明:主视图是初始界面,显示了各架飞机的发动机健康状态。
    变化状态图1是通过按主视图的“机队报表”按钮后显示出来的;变化状态图2是通过主视图飞机编号显示出来的;变化状态图3是通过按主视图的“数据导入/导出”按钮后显示出来的;变化状态图4是通过按变化状态图3的“数据导出”按钮后显示出来的。
    8.图形用户界面显示屏幕面板应用于平板电脑和计算机。

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