数字通信世界杂志

摘要：民用航空发动机配套附件长度测量的精度常受温度变化、湿度波动、振动干扰等环境因素影响，传统的硬件补偿方法难以全面解决这一痛点。本文提出基于深度神经网络算法的精度补偿模型，旨在提高测量系统对环境扰动的适应性与精确度。通过构建深度神经网络对环境数据进行学习与特征提取，模型能够实现对多维度环境变量的高效补偿。实验结果表明，该方法在多种复杂环境下对长度测量的精度提升显著，为民用航空发动机配套附件制造与维护提供了可靠的数据支持。

关键词： 环境影响;民用航空发动机配套附件;长度测量;

专辑： 信息科技;工程科技Ⅱ辑

专题： 航空航天科学与工程

分类号： V263