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本文针对电磁阀产品制造过程中多元质量特征的监测和异常诊断中存在的问题,运用计算机技术和人工智能技术,提出了一种解决多元质量诊断方法。采用BP神经网络的机器学习方法,将大量的历史测试数据作为输入,将其相对应的根本原因作为输出,利用神经网络,找出其间的内在联系,使得在有新的产品不良时,将其测试数据输入后,能够迅速的得到根本原因。使诊断时间得到了大幅度的缩短,做到了误差的及时补救,从而可以提高产品质量,减少产品报废率,缩减成本,提高企业的竞争力。 相似文献
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采用反应射频磁控溅射技术,在非晶石英衬底上不同温度下制备了纳米多晶Gd掺杂CeO2(简称GDC)氧离子导体电解质薄膜,采用X射线衍射仪、原子力显微镜对薄膜物相、晶粒大小、生长形貌进行了表征,利用交流阻抗谱仪测试了GDC薄膜的电学性能.结果表明,GDC薄膜生长取向随沉积温度而变化:300-400℃时为强(111)织构生长,而500-600℃时薄膜趋于无规则生长;随着沉积温度的升高,薄膜的牛长形貌由同一取向的大棱形生长岛转变为密集球形小生长岛;GDC多晶薄膜的电导活化能约为1.3eV,接近于晶界电导活化能值,说明GDC交流阻抗主要源于晶界的贡献;晶界空间电荷效应导致GDC薄膜电导率随晶粒尺寸而变化,晶粒尺寸越小,电导率越大. 相似文献
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