杨磊
- 作品数：5 被引量：1H指数：1
- 供职机构：北京信息科技大学更多>>
- 发文基金：北京市教委科技发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程航空宇航科学技术兵器科学与技术更多>>
- 增程弹方案弹道及其优化设计
- 杨磊
- 一种移动通信核心网中基于区块链的用户数据存储方法
- 本发明公开了一种移动通信核心网中基于区块链的用户数据存储方法法，属于移动通信技术领域，包括：获取在核心网的UDR模块上保存的用户信息数据，在区块链网络上发布智能合约，将用户信息数据保存在智能合约下，在区块链上发起区块链交...
- 巩译缪林隆孟繁轲杨磊于泊远徐湛
- 基于地球3D场景的飞行器运动轨道仿真
- 分析了地球引力场中飞行器运动建模与仿真的发展对建立地球参考模型的需求,并建立了一个地球3D参考体——由地球椭球体模型和地心3D直角坐标系所组成的空间定位和定向系统。描述了飞行轨道数据矢量、不同空间参考坐标之间的变换关系,...
- 杨磊李擎苏中黄海凌
- 关键词：飞行器可视化仿真
- 文献传递
- 基于地球3D场景的飞行器运动轨道仿真
- 分析了地球引力场中飞行器运动建模与仿真的发展对建立地球参考模型的需求,并建立了一个地球3D参考体--由地球椭球体模型争地心3D直角坐标系所组成的空间定位和定向系统.描述了飞行轨道数据矢量、不同空间参考坐标之间的变换关系,...
- 杨磊李擎苏中黄海凌
- 关键词：飞行器可视化仿真
- 文献传递
- 基于改进CNN-SVM的井下钻头磨损状态评估研究被引量：1
- 2024年
- 现有钻头磨损评估方法中,存在人工特征提取过程可能无法完全提取正确分类所需的信号动态特征,及需要对各个统计量进行大量计算等问题。为此,提出了一种新的基于改进卷积神经网络支持向量机(CNN-SVM)的钻头磨损程度评估算法。该算法将采集的近钻头原始振动数据导入CNN-Softmax模型,通过训练好的CNN模型从近钻头数据中提取主要的特征参数,将提取的稀疏特征向量输入SVM并进行故障分类,利用遗传算法实现SVM参数的优化选择,最后应用t分布随机邻域法近邻嵌入,使其故障特征学习过程可视化,以评估其特征提取能力。采用该算法对钻头磨损的现场试验数据进行了分析。分析结果表明:基于改进CNN-SVM的井下钻头磨损状态评估算法准确率高达98.33%。所得结论可为实现钻头磨损状态的进一步监测提供理论支撑。
- 李玉梅邓杨林李基伟李乾杨磊于丽维
- 关键词：卷积神经网络支持向量机
