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基于DCNN和数据增强的固体发动机烧蚀预示方法

杨慧欣 项子健 李响 滕英元

测控技术2023,Vol.42Issue(8):64-70,80,8.
测控技术2023,Vol.42Issue(8):64-70,80,8.DOI:10.19708/j.ckjs.2022.11.324

基于DCNN和数据增强的固体发动机烧蚀预示方法

Ablating Rate Identification of Solid Motor Based on Deep Convolutional Neural Network and Data Augmentation Method

杨慧欣 1项子健 1李响 2滕英元1

作者信息

  • 1. 沈阳航空航天大学航空宇航学院,辽宁沈阳 110136
  • 2. 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室,陕西西安 710049
  • 折叠

摘要

关键词

固体发动机/烧蚀率预示/深度卷积神经网络/数据增强

Key words

solid motor/ablating rate identification/deep convolutional neural network/data augmentation

分类

航空航天

引用本文复制引用

杨慧欣,项子健,李响,滕英元..基于DCNN和数据增强的固体发动机烧蚀预示方法[J].测控技术,2023,42(8):64-70,80,8.

基金项目

辽宁省科技厅"揭榜挂帅"科技项目(220122127) (220122127)

测控技术

OACSTPCD

1000-8829

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