基于HHT与GA-BP网络的轴承故障诊断方法研究

结合HHT与GA-BP神经网络的优点,提出将二者结合用于轴承故障诊断的新方法,并且应用最近提出的方法改进HHT,使其应用更为有效。利用HHT构造出代表振动信号特征的"能-频分布";根据GA-BP网络能够逼近任意非线性函数和具有高效寻找全局最优的特点作为特征分类器,进行轴承故障诊断。该方法应用时不需要对信号进行预处理,也不需要精确计算滚动轴承的故障特征频率。实验结果表明,该方法是可行有效的。研究结果为滚动轴承和其他机械设备的故障诊断提供了新的思路。     

基于GA-BP神经网络的单向走丝线切割机床热误差补偿

单向走丝线切割机床是一种高精度加工机床,机床的热变形将对其加工精度有较大的影响.采用实验检测获得机床上各测温点的温升与对应机床热变形量数据.再利用研究构建的GA-BP神经网络法机床热变形误差预测模型,对机床热变形进行误差补偿,实验证明了该方法的先进性、可行性和实用性.     

基于GA-BP和PSO-BP神经网络的SLM GH3625高温合金残余应力预测研究

采用PSO-BP和GA-BP混合算法的人工神经网络模型预测了选区激光熔化成形GH3625高温合金的残余应力。通过响应面法为实验设计生成样本集,以激光功率、扫描速度和扫描间距作为模型的输入层,以残余应力作为模型的输出层进行预测优化。采用相关系数R²和平均绝对相对误差e_AARE评价指标对预测模型进行了验证和对比分析。结果表明:BP、 GA-BP和PSO-BP神经网络模型均能够较好地预测不同工艺参数下GH3625高温合金的残余应力,且通过算法优化后的BP神经网络具有更高的预测精度。其中GA-BP神经网络对选区激光熔化成形GH3625高温合金残余应力的预测精度最高,模型性能更优越,其相关系数R²和相对平均绝对误差e_AARE分别为0.909和2.06%。     

基于GA-BP神经网络的喷丸样品表层硬度预测模型

目的 建立能够准确预测不同喷丸工艺参数下工件表层显微硬度的数学模型。方法 以42CrMo钢作为研究对象,采用正交实验法设计喷丸实验方案和逐点测量法测量0～320μm层深内的显微硬度,以实验数据为样本,基于BP神经网络建立42CrMo钢受喷后表层显微硬度的预测模型,并利用遗传算法（GA）对BP神经网络结构进行优化,建立基于GA-BP神经网络的42CrMo钢受喷后表层显微硬度模型。结果 将实验数据集用于模型的训练,BP神经网络模型和GA-BP神经网络模型训练的相关系数R均为0.97左右,两种模型的训练效果均较好。对比20组测试集的模型预测值和实验值发现,BP神经网络模型预测值与实验值之间的相对误差的最大值和平均值分别为3.5%和1.1%,相比之下,经遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP）模型预测值与实验值的相对误差的最大值和平均值仅为2.9%和0.7%。GA-BP神经网络模型具有更高的预测精度和稳定性。结论 经GA遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP）更适合用于建立受喷工件表层显微硬度的预测模型,可为其在工程上的应用提供一定的参考。     

基于BP神经网络的管道腐蚀速率预测

本文将采用BP神经网络技术,以压力、温度、流速、含硫量和酸值作为输入参数,以管道内腐蚀速率作为输出参数,建立了输油管道的腐蚀速率预测模型。计算结果表明,该模型具有较好的预测精度,模拟出的腐蚀速率与实测值能较好的吻合,并且能够反映各因素与腐蚀速率之间的关系。     

基于GA优化的BP神经网络的热处理工艺评价方法

对热处理工艺过程的资源环境属性进行综合评价能够有效地指导工艺生产过程的绿色化改进。本文在研究热处理工艺过程资源和环境属性的基础上,将GA优化的BP神经网络系统应用于热处理工艺的绿色性评价系统中,建立工艺过程的绿色性评价模型,并对模型求解方式进行了研究,用matlab进行编程求解。用实际案例证明本文所述评价方法的可行性和正确性。     

最终退火工艺和腐蚀预处理对铝箔发孔性能的影响

通过极化曲线测试铝箔的腐蚀电位,结合光学显微镜和扫描电镜等观察铝箔腐蚀发孔后的表面形貌,探讨最终退火工艺和酸碱预处理对高压电子铝箔腐蚀发孔性能的影响规律。结果表明:铝箔在经不同温度(470～560℃)和不同时间(0.5h～4h)的最终退火处理时,当铝箔经500℃,1h退火后,各种有利于发孔的元素扩散到铝箔表层、富集并且均匀分布,此时的发孔效果最好,继续升高退火温度和延长退火时间反而会使发孔变得不均匀;发孔前碱处理能适当减少铝箔表面的氧化层,酸处理则将Cl-引入铝箔表面,酸+碱清洗使铝箔的腐蚀电位降低,促进铝箔的腐蚀发孔,腐蚀后的发孔面积和密度比未经预处理的大,发孔更均匀。     

电解工艺条件对铝箔腐蚀形貌与比电容的影响

利用扫面电镜(SEM)、数字电桥研究了铝电解电容器用高压电子铝箔在硫酸+盐酸体系中进行电化学腐蚀扩面时,工艺条件对铝箔腐蚀形貌与比电容的影响规律:电解腐蚀时间对铝箔腐蚀后形貌与比电容影响较大,发孔时间延长、扩孔时间缩短,隧道孔密度增加、孔直径减小;发孔电流密度对铝箔腐蚀形貌与比电容影响较小,只要高于点蚀电流密度,小电流长时间发孔与大电流短时间发孔都可以在铝箔表面形成足够密度的蚀孔结构;电解液温度对铝箔腐蚀形貌和比电容影响较大,随着发孔液温度的提高,蚀孔密度增加、蚀孔孔径减小,隧道孔长度减小.     

浅谈万能铝箔轧机工艺的优化

我公司从意大利米诺公司引进了该公司首次生产的，国内首台引进的１３００ｍｍ万能铝箔轧机。本文简介了我公司对此台万能铝箔轧机的消化吸收工作即轧机工艺的优化。     

铝电解电容器用电极铝箔的快速腐蚀制备工艺

通过快速腐蚀方法制备了电极铝箔,采用扫描电镜观察铝箔上隧道孔的形貌及分布,分析了发孔腐蚀液中Cl^-含量、屏蔽系数以及总电流对电极铝箔比电容的影响。结果表明：随发孔腐蚀液中Cl^-含量、屏蔽系数以及总电流的增大,电极铝箔的比电容均呈先增大后减小的规律;在Cl^-浓度为0.9 mol/L、屏蔽系数为0.4、总电流为1 400 A条件下,制备得到的铝箔中单孔个数占比较高,孔长度大且均匀,孔分布合理,因此其比电容达到最大值,为0.818μF/cm²。     

基于改进BP神经网络优化的管道腐蚀速率预测模型研究

目的构造金属管道腐蚀速率预测模型,预测管道的使用寿命。方法分析了二氧化碳(CO2)和硫化氢(H2S)对金属管道的腐蚀过程,给出了管道腐蚀的化学反应方程式。引用了BP神经网络构造金属管道腐蚀速率的数学模型,采用了改进粒子群算法对预测模型进行优化。以45号金属管道为例,借助于Matlab软件对管道腐蚀速率进行仿真验证,并与实验测量数据进行对比和分析。结果金属管道腐蚀速率随着CO2或H2S压强的增大而逐渐增大,仿真结果显示CO2和H2S的最大腐蚀速率分别为7.20×10-5 mm/h和5.76×10-5mm/h,而实验测量结果显示CO2和H2S的最大腐蚀速率分别为7.14×10-5 mm/h和5.65×10-5 mm/h,采用改进BP神经网络预测模型所产生的相对误差在5%以内。结论金属管道在不同压强条件下,采用改进BP神经网络预测模型能够近似地预测其腐蚀速率,为金属管道的更换提供了参考依据。     

基于GA-BP神经网络的气压伺服系统辨识研究

气压伺服系统控制器的优化设计依赖于准确的系统模型.针对系统的非线性问题,研究采用神经网络进行系统辨识的原理和结构;考虑传统BP算法存在局部收敛、学习速度慢的问题,采用遗传算法对神经网络的初值和权值进行优化,并采用LM算法进行网络学习,最终建立系统的神经网络辨识模型.通过仿真对比神经网络辨识结果与传统线性模型辨识结果,结...     

提高电缆铝箔力学性能的工艺研究

确定了电缆铝箔生产中Fe、Si杂质含量和热处理工艺等参数对电缆铝箔力学性能的影响。试验表明 :Fe在 0 .32 %～0 .38%、Si在 0 .0 9%～ 0 .14 %范围内时 ,随着Fe含量增加电缆铝箔的强度和塑性同时提高 ;中间退火工艺能改善电缆铝箔的强度指标 ,提高伸长率 ,减少各向异性 ,获得用户满意的性能指标 ;选择合理的成品退火工艺是提高电缆铝箔力学性能的重要途径。     

铝箔超声波焊接工艺研究

导电线圈采用铝箔绕制过程中,需要对铝箔进行焊接。由于铝箔超薄(约0.25 mm),采用常规MAG、TIG等焊接方法容易烧穿母材,很难形成有效的焊接接头。采用超声波焊接方法,从焊接振幅、焊接压力、焊接时间等参数着手,选择一套完整的焊接工艺,制作了多个焊接样本,并通过焊接接头机械性能、电镜扫描、微观金相等试验手段,全面分析铝箔焊接质量的可靠性。试验结果表明,采用超声波焊接铝箔是可行的,该焊接工艺能够获得满足设计要求的焊接接头。     

基于神经网络的磨削工艺参数智能预测模型

磨削参数的合理选择对于磨削加工过程有着重要的影响,将人工智能运用到磨削工艺参数的选择过程中是现代发展的一个新趋势.在分析现有的智能算法后,提出了一种利用BP神经网络模型来确定磨削参数的方法.在该方法中综合考虑影响磨削加工的因素,把它们列为神经网络系统的输入参数,并对输入参数进行编码;同时也对输出参数(砂轮速度、工件速度、磨削深度、磨削进给速度)进行了归一化处理以适应神经网络的学习.采用循环算法比较得出隐层的最优神经元个数,从而最终建立了磨削参数智能预测模型,并利用Matlab进行仿真预测,仿真结果表明该预测模型准确率很高,能为磨削参数的选择提供可靠数据.     

AA1235铝箔坯料退火工艺和显微组织的研究

采用光学显微镜、图像仪、X射线衍射仪等手段对AA1235铝箔毛料的退火工艺及显微组织进行了较系统的研究。析出退火的温度范围为150—240℃；保温时间为6～15h。结果表明，210～2300）℃X（9～12）h的退火工艺可使硅的析出取得较满意的效果；析出退火前化合物相以FeAl_3和αFeSiAl）为主，析出退火后化合物相以。α(FeSiAl)为主；0．35mm厚铝箔坯料中化合物的尺寸主要集中在1～4p之间。     

酸碱预处理对高压电子铝箔腐蚀扩面的影响

目的研究高压电子铝箔在Na OH和HCl溶液中的电化学行为,分析酸、碱预处理对铝箔电化学腐蚀扩面效果的影响。方法比较铝箔在不同浓度Na OH,HCl溶液中的预处理效果。采用极化曲线获得铝箔在各预处理溶液中的电化学参数,研究其腐蚀行为。利用扫描电子显微镜观察预处理后铝箔的表面形貌,分析预处理对铝箔表面形貌的影响。观察铝箔腐蚀扩面后的蚀孔形貌及蚀孔分布,分析预处理对蚀孔的影响。结果预处理减弱了铝箔制造过程中形成的表面不均匀,提高了表面活性,使得铝箔在电化学腐蚀处理中蚀孔密度增加,分布均匀。对未预处理铝箔及经HCl和Na OH预处理的铝箔进行电化学扩面处理,发现相对于未预处理的铝箔(比电容为0.56μF/cm2),经HCl溶液预处理的铝箔比电容提高了4%~8%,Na OH溶液预处理的铝箔比电容提高更为明显,约为13%~16%。铝箔在HCl溶液中的自腐蚀电位约为-820 m V,在Na OH溶液中的自腐蚀电位约为-1720 m V,并且经计算得知,铝箔在Na OH溶液中比在HCl溶液中自腐蚀速率快。结论铝箔在Na OH溶液中腐蚀均匀,用Na OH溶液对铝箔进行预处理,可以消除铝箔轧制缺陷,提高铝箔的比电容。     

电解铝液生产铝箔坯料的工艺研究

介绍了电解铝液的特点，分析了用电解铝液直接铸轧铝箔坯料的工艺过程。