DEEP LEARNING-BASIERTE PRÄDIKTIVE WARTUNG

UND ANOMALIEERKENNUNG FÜR RAUMFAHRZEUGTRIEBWERKE

von L. N Srividya, Ms. D. Banu Kranthi

72 Seiten, Taschenbuch

Kurzbeschreibung des Verlags

"Deep Learning-Based Predictive Maintenance and Anomaly Detection for Spacecraft Engines" präsentiert ein intelligentes Framework, das Deep-Learning-Techniken nutzt, um den Zustand von Raumfahrzeugtriebwerken zu überwachen, abnormale Betriebsbedingungen zu identifizieren und potenzielle Ausfälle vor ihrem Auftreten vorherzusagen. Durch die Analyse von Sensordaten, die während des Triebwerksbetriebs gesammelt werden, erkennt der vorgeschlagene Ansatz verborgene Muster und frühe Anzeichen von Verschleiß, was eine rechtzeitige Wartung ermöglicht und das Risiko eines Missionsfehlers verringert. Fortschrittliche neuronale Netzwerkmodelle wie rekursive und konvolutive Architekturen verbessern die Genauigkeit der Fehlererkennung und unterstützen die Entscheidungsfindung in Echtzeit. Das vorgeschlagene System erhöht die Zuverlässigkeit von Raumfahrzeugen, minimiert die Wartungskosten, verlängert die Lebensdauer der Triebwerke und trägt zu sichereren und effizienteren Weltraummissionen bei. Diese Forschung demonstriert das Potenzial künstlicher Intelligenz, prädiktive Wartungsstrategien in der Luft- und Raumfahrtindustrie zu transformieren.

• Themen: Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management Betriebswirtschaft und Management Unternehmensberatung
• ISBN: 9786630348491
• Sprache: Deutsch
• Erscheinungsdatum: 23.09.2026
• Größe: 220 x 150 mm
• Verlag: Verlag Unser Wissen