基于RBF神经网络的柴油机故障诊断

神经网络模式识别的实时性和鲁棒性使得它成为故障诊断的常用方法.本文首先介绍了RBF神经网络的构成和特性,然后将柴油机的振动信号和油管压力信号作为特征参数,运用RBF神经网络对供油系统的3种故障进行诊断分析.实践表明,RBF神经网络用于多征兆机械系统的故障诊断是有效、可行的.     

深过冷Ni-Cu-Si合金熔体中的快速枝晶生长

为了揭示多元合金中的枝晶生长规律,采用电磁悬浮技术实现了Ni-10%Cu-10%Si三元合金的深过冷与快速凝固,实验中合金熔体获得的最大过冷度为236K。对合金快速凝固过程中初生相-αNi的枝晶生长速度测定结果表明,其与过冷度之间存在幂函数关系:V=1.6×10-13ΔT5.7。当ΔT较小时,随着ΔT的增加V增加缓慢,当ΔT较大时,随着ΔT的增加V迅速增加。对比分析表明,溶质Si对-αNi枝晶的生长影响显著,而溶质Cu则几乎没有影响。随着过冷度的增加,未发现-αNi相的微观形态从枝晶向等轴晶转变,但-αNi晶粒尺寸均随着过冷度的增加而急剧细化。