李楠
- 作品数：8 被引量：17H指数：2
- 供职机构：沈阳航空航天大学更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金中央财政支持地方高校发展专项资金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于交叉验证优化SVR的多变量磨损趋势预测被引量：2
- 2013年
- 对某型航空发动机非等时补油的润滑油光谱检测数据进行分析,建立支持向量机网络对航空发动机润滑油中Fe浓度变化趋势进行预测,同时用交叉验证的方法选择惩罚因子与核函数参数优化支持向量机网络。仿真结果表明,交叉验证(K-CV)优化的支持向量机网络模型能够准确地拟合出Fe浓度的变化趋势,对航空发动机预防性维修提供依据。
- 石宏李楠田中笑张维亮朱宁
- 关键词：航空发动机润滑油支持向量机
- 基于并联机器人的柔性装配工装构型精度综合被引量：2
- 2014年
- 介绍了一种用于航空发动机数字化装配的柔性工装构型,根据3-UPU并联机构的几何特性建立了万向副及杆长的误差模型,采用蒙特卡洛罗法模拟分析了驱动杆杆长误差和万向副间隙对末端执行器误差的影响。在精度分析的基础上,根据末端执行器的最大位姿误差,运用基于内点罚函数的粒子群优化算法,以加工制造成本最小为目标函数进行精度综合,合理地确定零部件的制造公差。为试验样机的建立提供了参考。
- 石宏朱宁李伟楠李楠
- 关键词：并联机器人航空发动机
- 基于滑油光谱数据的航空发动机磨损状态研究被引量：2
- 2013年
- 对某型航空发动机滑油光谱检测得到的数据进行分析,从各个元素间的横向联系为出发点,运用灰色关联度分析的方法对数据进行处理。通过各元素间灰色关联度的变化判断航空发动机的磨损状态,判断的结果与实际磨损状态一致。本文拓宽了灰色关联度分析的应用领域,运用该方法可以更加全面地分析航空发动机工作状态。
- 李楠张维亮张帅石宏
- 关键词：滑油光谱分析灰色关联度分析磨损状态
- 基于概率神经网络的航空发动机叶片损伤图像分割被引量：6
- 2013年
- 采用概率神经网络方法对航空发动机叶片损伤图像进行分割,选取图像中80个像素点的RGB值作为网络的输入样本,经过训练的网络获取了有效的权值和阈值,实现了图像损伤区域和背景区域的分割。结果证明,该图像分割方法与传统的图像分割和其它神经网络图像分割方法相比,具有更好的图像分割效果。
- 张维亮李楠李昂石宏
- 关键词：航空发动机概率神经网络图像分割
- 基于组合优化神经网络的航空发动机叶片损伤图像分割被引量：2
- 2014年
- 采用PNN网络和RBF网络相融合的方法对航空发动机叶片损伤图像进行分割,选取损伤图像80个像素点的RGB值和HSV值分别作为PNN网络和RBF网络的输入样本;针对PNN网络和RBF网络的不足,采用GA算法优化PNN网络和RBF网络的输入参数;考虑到叶片损伤图像采集过程中不确定因素对分割结果的影响,采用D-S证据理论将两种网络分割结果进行融合,进而得到最终的叶片损伤图像分割结果;在30组测试样本中正确识别组数为29,识别率高达96.67%,实践表明,该方法有效地克服了凭借单一识别网络和单一信息源进行叶片损伤图像分割的不足,实现了对叶片损伤图像的高效分割。
- 石宏张维亮田中笑李楠李波
- 关键词：RBF神经网络GA算法D-S证据理论图像分割
- 基于D-S证据理论和RBF网络的航空发动机叶片损伤图像识别技术研究被引量：3
- 2013年
- 针对航空发动机叶片损伤图像采集过程中存在的不确定性因素及单一RBF网络或D-S证据理论在叶片损伤图像识别中存在的不足,提出一种基于D-S证据理论和RBF网络相融合的决策级信息融合损伤图像识别算法。首先,用RBF网络对损伤图像进行初步识别;然后,将RBF网络识别输出结果作为D-S证据理论的基本可信度分配;最后,利用D-S联合规则进行合成,得出最终识别结果。通过单一优化RBF网络的图像识别结果和融合识别结果的对比分析,证明了该方法在航空发动机叶片损伤图像识别方面的优越性。
- 石宏张维亮田中笑李楠
- 关键词：D-S证据理论RBF神经网络图像识别
- 基于灰色神经网络组合模型的航空发动机磨损趋势预测被引量：2
- 2012年
- 航空发动机的磨损机理十分复杂,且受到诸多不确定因素影响,单一预测模型难以对其变化趋势进行有效预测。针对该问题提出了一种BP网络与改进灰色模型相融合的组合预测模型,并引入混沌理论的C-C方法确定BP网络的嵌入参数和时间延时。仿真结果显示,该组合模型相比单一的神经网络模型和灰色模型精度更高,更客观地反映出发动机滑油中金属含量的变化趋势,可为科学制定发动机维修决策提供重要依据。
- 张帅李昂石宏李楠
- 关键词：航空发动机神经网络
- 基于多特征的英汉术语译文质量自动评价
- 2014年
- 该文通过深入分析术语的语言学特点和领域特点,引入了能充分刻画术语译文流利度、紧密度和忠实度的三类特征,即术语构词、互信息和术语实例库,将其与基础特征进行组合,采用机器学习方法中的排序学习算法将列表排序问题分解成二分类问题,最后利用最大熵分类器预测多个翻译系统的术语译文质量。实验结果表明,在评价英汉术语翻译任务上的多个系统的输出译文质量时,该文引入的特征,可以进一步提高术语译文质量评价结果和人工评价结果的一致性。
- 林康静李楠叶娜蔡东风
- 关键词：最大熵分类器
