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公开(公告)号:CN118171453A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410222601.0
申请日:2024-02-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及航空发动机性能优化技术领域,具体涉及一种基于多目标优化的航空发动机装配特征选择方法及系统,该方法包括获取航空发动机各个装配特征和试车指标;基于最大相关最小冗余算法从多个装配特征集合中选出与航空发动机试车指标相关性最大冗余最小的特征,作为初步筛选后的相关特征子集;将初步筛选后的特征子集作为输入,使用改进的二代非支配排序遗传算法,获取与航空发动机试车性能相关的关键装配特征子集的解集。本发明结合最大相关最小冗余算法和改进的二代非支配排序遗传算法,能够更快速地收敛从而找到最优解集,避免算法陷入局部最优解。
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公开(公告)号:CN119903419A
公开(公告)日:2025-04-29
申请号:CN202411964160.8
申请日:2024-12-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/2415 , G01M15/14 , G06F18/214 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及航空发动机性能优化技术领域,具体涉及一种基于自编码器的航空发动机装配质量异常检测和特征推断的方法,包括获取航空发动机的装试数据集,构建每个训练数据集对应的堆叠自编码器;每个堆叠自编码器均由编码器和解码器组成;根据每个训练好的堆叠自编码器构建Bagging堆叠自编码器模型;设定置信度水平来确定异常数据的动态阈值;将待检测的航空发动机的装试数据根据Bagging堆叠自编码器模型,基于动态阈值对航空发动机装配质量进行异常检测。本发明实现航空发动机装配质量数据的高效低维表示,有效地降低了数据重构误差,提高了特征学习的鲁棒性和泛化能力。
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