• 
  智能航空发动机—...
  ￥118.50元
• 
  航空发动机数字孪...
  ￥90.00元
• 
  飞行器智能集群技...
  ￥63.20元
• 
  导弹智能设计技术
  ￥75.05元
• 
  航天智能技术应用...
  ￥63.20元
• 
  空天飞行器智能感...
  ￥85.32元
• 
  智能飞行器系统原...
  ￥63.20元
• 
  航天智能探测原理...
  ￥63.20元
• 
  航天信息工程科研...
  ￥63.20元
• 
  目标探测、识别与...
  ￥63.20元
• 
  模式识别及航空航...
  ￥63.20元
• 
  机器学习与航空航...
  ￥63.20元
• 
  航空飞行器智能感...
  ￥63.20元
• 
  人工智能在飞行器...
  ￥80.00元
• 
  推进系统智能测试...
  ￥63.20元
• 
  推进系统智能测试...
  ￥63.20元

本书是作者在西北工业大学、剑桥大学等多所高等院校的科研成果结晶，汇聚了作者及其合作者融合纯数学理论、人工智能技术和航空发动机工程的数学思维、理论与方法研究的最新成果。本书介绍了航空发动机数字孪生的基本概念、数字孪生的建模方法、数字孪生的工程应用等关键核心技术，也包括整机数字化试验程序、数字孪生模型构建训练与验证、智能算法与航空发动机数据结合的关键要素等技术进展。

样章试读

• 暂时还没有任何用户评论

总计 0 个记录，共 1 页。 第一页 上一页 下一页 最末页

全部咨询(共0条问答)

• 暂时还没有任何用户咨询内容

总计 0 个记录，共 1 页。 第一页 上一页 下一页 最末页

用户名：	匿名用户
E-mail：
咨询内容：

• 目录
  第1章数字孪生概况1
  第一节数字孪生基础概念1
  第二节数字孪生发展历史3
  第三节数字孪生关键技术7
  第四节数字孪生应用10
  第五节本章小结11
  习题11
  参考文献11
  第2章航空发动机数字孪生基础知识16
  第一节航空发动机数字孪生概念16
  第二节航空发动机性能建模的传统方法18
  第三节航空发动机性能数字孪生建模19
  第四节航空发动机数字孪生建模的人工智能技术21
  第五节本章小结33
  习题33
  参考文献35
  第3章基于物理知识嵌入网络方法的航空发动机数字孪生架构44
  第一节航空发动机物理机理建模理念融入智能网络的信息提取44
  第二节神经网络基础理论47
  第三节航空发动机物理知识与智能网络架构的融合技术54
  第四节基于参数相似性嵌入架构的数字模型构建61
  第五节模型测试与分析63
  第六节本章小结81
  习题81
  参考文献82
  第4章物理层次耦合的航空发动机性能数字孪生模型架构84
  第一节域分解的发动机物理知识嵌入网络方法84
  第二节深度协同的发动机物理知识嵌入网络方法88
  第三节试验数据验证92
  第四节本章小结111
  习题111
  第5章基于系统演化方向的启发式优化算法112
  第一节优化算法的框架与方法112
  第二节优化算法详细介绍116
  第三节方法测试与分析126
  第四节本章小结140
  习题140
  参考文献140
  第6章航空发动机性能数字孪生模型在运行维护阶段的应用141
  第一节航空发动机性能状态监测141
  第二节航空发动机运行维护阶段的性能数字化试验160
  第三节本章小结178
  习题178
  第7章基于神经网络的涡轮部件试验台性能预测与健康管理技术179
  第一节涡轮部件试验台概述179
  第二节基础理论概述188
  第三节涡轮部件试验台性能参数映射模型194
  第四节涡轮部件试验台状态监测系统设计与实施219
  第五节水力测功器性能数字试验233
  第六节本章小结240
  习题240
  参考文献240
  第8章嵌入物理知识的数字孪生方法用于航空发动机全寿命周期内的性能衰退监测244
  第一节物理模型简介244
  第二节实时衰退监控方法介绍248
  第三节融合航空发动机物理架构的数字孪生模型250
  第四节案例测试结果257
  第五节本章小结264
  习题264
  参考文献264
  第9章物理架构驱动的深度学习及补偿方法在航空发动机健康管理中的应用267
  第一节基础预测模型267
  第二节补偿模型273
  第三节模型训练及在线EGT预测277
  第四节测试结果279
  第五节本章小结287
  习题287
  参考文献288