检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:梁大江
出 处:《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》2024年第6期0147-0150,共4页
摘 要:本项研讨专注于分析民用航空器航电系统的电子附件故障检测与解决方案的改进措施,旨在增强航空器在多变条件中的稳定运行和故障的预判性。在探讨现行飞机电子附件故障检测所面临的重大疑难之后,本研究引入了一种改良方案,该方案依托于数据导向及人工智能计算法则。模拟利用实际飞行记录数据和故障排除信息进行分析,对比改良方案与现有维护手段在预判故障的准确性和评估速度方面的进步。在细致研究的过程中通过对照试验,运用该研究方案理论上可以达成故障预判精度增加,检测时长缩短。此外该研究进一步考察了优化方案在多样化机型的航电布局中的可行性与适应性,为提升航空器电子附件的维护质量与可靠性提供了理论支撑。
关 键 词:飞机电子附件 故障判断 数据驱动 机器学习 优化方案
分 类 号:U672[交通运输工程—船舶及航道工程]
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