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曹云鹏: 作品数：27 被引量：81H指数：5; 供职机构：哈尔滨工程大学动力与能源工程学院更多>>; 发文基金：国家科技重大专项中央高校基本科研业务费专项资金哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目更多>>; 相关领域：动力工程及工程热物理交通运输工程自动化与计算机技术文化科学更多>>

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基于YOLOv10n模型的涡轮叶片涂层脱落检测方法: 2025年; 针对燃气轮机涡轮叶片涂层脱落形状不均、位置不一、叶片孔探图像角度不同、光线较暗等问题提出一种基于YOLOv10n模型的燃气轮机涡轮叶片涂层脱落检测模型,旨在针对燃气轮机涡轮叶片的孔探图像及视频,静动态地检测叶片涂层脱落的情况,并对脱落位置进行精准定位。将该模型应用于MS9001FA重型燃气轮机的涡轮孔探图像集进行实验,以验证模型检测的精确性和快速性。实验结果表明:基于YOLOv10n模型的涡轮叶片涂层脱落检测模型,其精确度相较于YOLOv5su模型和YOLOv8n模型分别提升了10.2%和4.5%。在识别精度相同的情况下,该模型的训练速度较YOLOv10b模型提升了23.3%。; 李春辉曹云鹏张鸿熠冯伟兴; 关键词：燃气轮机涡轮叶片目标识别

基于LSTM神经网络的燃气轮机排温预测方法被引量：17: 2022年; 针对燃气轮机气路性能退化的周期性与非线性特点,提出一种基于长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)神经网络的燃气轮机排气温度趋势预测方法。利用标准化与归一化数据预处理方法提取排气温度数据中的退化特征,减小了环境和工况变化对退化特征的影响;通过滑窗法提取一定长度的历史数据,增强LSTM模型的泛化能力;利用LSTM网络的内部循环节点,通过时序相似性搜索,实现退化周期燃气轮机排气温度预测。最后,采用船用燃气轮机水洗周期历史数据进行排气温度趋势预测试验。研究表明:基于LSTM排气温度预测方法的预测精度大于87.4%,且预测结果的波动性和滞后性较小。; 韩国栋曹云鹏王伟影徐志强; 关键词：燃气轮机排气温度

能源动力类专业创新型人才培养的探索与实践被引量：19: 2016年; 分析能源动力类专业实验教学面临的主要问题,指出专业综合实验缺乏是制约能源动力类专业创新型人才培养的关键问题。利用虚拟仿真实验教学的优势,结合国家级虚拟仿真实验教学中心建设,开展基于虚拟仿真实验教学平台的能源动力类专业创新型人才培养的创新与实践。按照"顶层设计、虚实结合、开放创新"的教学理念,从提高人才培养质量的角度重新进行本科生培养方案的顶层设计,构建能源与动力工程专业虚拟仿真实验课程体系;分析各个专业方向现有实验教学的不足,从"虚实结合"的角度有针对性地开发虚拟仿真实验教学资源;建立开放的船舶动力技术虚拟仿真实验教学平台,探索开放自主式的实验教学模式,通过开放创新培养学生的创新能力。; 费景洲曹贻鹏路勇曹云鹏袁志国; 关键词：能源动力类专业创新型人才培养虚实结合

基于SMIV-1DCNN的燃气轮机剩余使用寿命预测方法研究被引量：10: 2022年; 为了实现船用燃气轮机剩余使用寿命的预测,对燃气轮机健康监测参数进行斯皮尔曼(Spearman)相关关系分析,采用平均影响值(Mean Impact Value,MIV)进一步分析监测参数对性能退化的敏感性,筛选出敏感特征;对得到的燃气轮机特征参数进行预处理,以消除外界环境的影响;研究了一维卷积神经网络(One Dimension Convolutional Neural Networks,1DCNN),挖掘滑窗特征参数与运行时间的映射关系,实现燃气轮机剩余使用寿命预测。基于美国国家航天局发布的航空发动机退化数据集,验证了SMIV-1DCNN剩余使用寿命预测方法的有效性;开展了船用燃气轮机性能退化剩余使用寿命预测仿真试验。仿真试验结果表明,该方法不受燃气轮机初始状态影响,剩余使用寿命预测绝对误差56.10、平均绝对百分误差107.87、均方误差70.95,预测性能优于BP神经网络、LSTM神经网络与GRU神经网络。; 韩国栋曹云鹏徐志强王伟影; 关键词：燃气轮机卷积神经网络特征降维

基于DFCNN的滚动轴承定量诊断方法研究被引量：2: 2022年; 以滚动轴承作为研究对象,设计了深度可分离模块、残差骨干网络、金字塔池化结构和路径聚合结构等特征融合单元,建立了深度特征融合的卷积神经网络(Deep Feature Convolutional Neural Network,DFCNN),分析了随机梯度下降法对网络参数优化的有效性及数据集传递次数与模型精度的关系,开展了不同样本容量和不同噪声环境下的故障试验。结果表明:提出的DFCNN模型可以有效识别滚动轴承损伤部位以及损伤程度,诊断准确率大于99.5%;该模型对样本容量要求低、抗噪能力出色,当信噪比大于-4时诊断准确率大于98.86%。; 张辉曹云鹏董昕阳冯伟兴; 关键词：滚动轴承故障诊断卷积神经网络信息融合抗噪

基于数据协调的燃气轮机气路诊断方法: 2024年; 燃气轮机机组测量数据存在随机误差,导致热力模型的仿真结果与机组实际运行的测量结果存在偏差,气路诊断存在局限性。为了更准确地诊断燃气轮机的气路性能退化,本文提出了一种基于数据协调的燃气轮机气路诊断方法,构建数据协调方程、仿真值与测量值均方误差相结合的目标函数,以数据协调值代替原本的仿真值,采用粒子群优化算法获得部件特性参数偏移的精确解。利用仿真模拟的退化故障案例,开展了气路诊断仿真试验。结果表明:仿真试验中退化因子的最大相对偏差小于0.96%,优于传统无数据协调气路诊断方法的最大相对偏差值3.93%。; 敖冉曹云鹏任得志李淑英; 关键词：燃气轮机优化算法数据协调

船用三轴燃气轮机气路故障建模与聚类诊断技术被引量：8: 2014年; 船用燃气轮机运行在高速、高湿和高盐的工作环境中时,其气路部件在运行过程中发生故障的可能性增大,开展典型气路故障诊断技术研究有助于提升船用燃气轮机运行的可靠性和安全性。通过分析船用燃气轮机积垢、压气机叶顶间隙增大、叶片磨损、机械损伤、涡轮热腐蚀和燃烧室故障等典型气路故障的机理,给出9种典型气路故障时性能参数相对变化的经验判据。采用小偏差建模方法,建立船用三轴燃气轮机气路故障仿真模型,基于经验判据对0.8工况下船用三轴燃气轮机典型气路故障进行模拟,仿真得到9种典型故障下测量参数的相对变化。提出基于聚类分析的船用燃气轮机气路故障诊断方法,并以9种典型气路故障仿真结果为例,验证了该诊断方法的可行性。; 徐鹏曹云鹏欧惠宇李淑英; 关键词：燃气轮机气路故障聚类

燃气发动机电控喷射技术研究: 本文进行了燃气发动机电控喷射技术的研究工作,设计和构建了电控喷射技术试验平台的软硬件系统.对该平台进行的模拟试验研究表明该平台可以较好地实现燃气顺序喷射的控制,包括燃气喷射的定量控制和喷射相位的控制;也能够方便地进行发动...; 刘勇滕万庆曹云鹏何文明; 关键词：燃气发动机电控喷射技术相位控制; 文献传递

基于复杂网络的电控软件测试用例生成技术研究被引量：1: 2015年; 从复杂网络的视角分析电控软件测试路径度分布特性,提出一种电控软件测试用例生成与最小化方法。建立电控软件有向加权网络拓扑模型,通过分类树获得拓扑模型的初始测试用例,基于谱系聚类算法实现初始测试用例的约简。以双燃料发动机工况判断模块为例,对所提出方法的可行性和有效性进行了验证。研究结果表明:在保证测试充分性的前提下,电控软件测试用例生成与最小化方法能够有效约简测试用例,提高电控软件的测试质量和效率。; 曹云鹏李淑英滕万庆; 关键词：内燃机复杂网络软件测试测试用例

基于网络环境的舰船动力装置监控系统平台开发: 针对我国舰船动力监控的技术现状,对国内外几种典型舰船动力监控系统做了比较.采用美国RockWell工业控制网络技术,针对机舱中柴油机、燃气轮机及泵辅系统监控特点,完成了舰船机舱动力装置设备网(DeviceNet)、控制网...; 杨家龙曹云鹏路勇孙文福; 关键词：现场总线控制系统网络环境机舱监控; 文献传递

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