DEEP LEARNING-BASED PREDICTIVE MAINTENANACE AND ANOMALY DETECTION FOR SPACECRAFT ENGINES
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47,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
17.08.2026
Verlag
LAP LAMBERT Academic PublishingSeitenzahl
60
Maße (L/B/H)
22/15/0,4 cm
Gewicht
107 g
Sprache
Englisch
EAN
9786630259094
"Deep Learning-Based Predictive Maintenance and Anomaly Detection for Spacecraft Engines" presents an intelligent framework that uses deep learning techniques to monitor the health of spacecraft engines, identify abnormal operating conditions, and predict potential failures before they occur. By analyzing sensor data collected during engine operation, the proposed approach detects hidden patterns and early signs of degradation, enabling timely maintenance and reducing the risk of mission failure. Advanced neural network models, such as recurrent and convolutional architectures, improve fault detection accuracy and support real-time decision-making. The proposed system enhances spacecraft reliability, minimizes maintenance costs, extends engine lifespan, and contributes to safer and more efficient space missions. This research demonstrates the potential of artificial intelligence to transform predictive maintenance strategies in the aerospace industry.
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