BP神经网络计算丝杠螺母副摩擦系数的方法

利用Matlab系统建立了丝杠螺母副的摩擦系数与载荷之间关系的BP人工神经网络模型。并用trainbpx动量—自适应学习率调整算法进行神经网络学习训练 ,可使网络收敛快 ,误差小。网络输出结果与实验结果比较 ,有极好的吻合性。采用Matlab神经网络工具函数建立神经网络的方法简单方便 ,不失为摩擦学设计的有效计算工具     

关于籽棉机械化入仓系统的改造

关于籽棉机械化入仓系统的改造陈疆，徐建生，刘风暴，邹跃斌新疆生产建设兵团是一个集约化的、大规模农业生产企业，在生产管理中与普通的农业生产及集体、个体承包等方式有所不同，实行既统一又分开的生产方式，并且整个农业生产过程机械化程度较高，针对这一特点，我们...     

滑动速度对自修复纳米润滑添加剂摩擦学性能的影响

在3组不同的滑动速度下,用XP摩擦磨损试验杌的环—环接触方式研究了钢／钢摩擦副在添加了纳米润滑添加剂的N68NT—1润滑介质作用下的摩擦学性能。结果表明：摩擦副的滑动速度对添加自修复纳米润滑添加剂的N68NT—1润滑油的摩擦学性能的影响不同于其对常规润滑油,对于常规润滑油,摩擦看惭摩擦系数和磨损量随滑动速度的增大分别为减小和增大;对于含自修复纳米润滑添加剂的N68NT—1,滑动速度增大,摩擦系数减小,且随时间的延长逐渐减小,最后达到一个较小的平衡值,而磨损量均出现了负磨损,但负磨损均不大,几乎可以忽略。N68NT—1表现出了良好的摩擦学性能和优异的自修复效应。     

特效切削液添加剂的摩擦学特性研究

探讨了NM－1特效切削液添加剂的制备方法及其摩擦学性能,并与国内外几种同类切削液添加剂做了比较。结果表明：NM－1的摩擦因数显低于HJ－1（国产）和GM－2（加拿大产）,而接近W40（美国产）;其耐磨性显优于HJ－1、GM－2和W40;其承载能力（PB值）高于HJ－1和GM－2,而稍低于W40。     

基于双隐层神经网络的边界膜强度计算模型

本文用双隐层ＢＰ人工神经网络建立了丝杆螺母副表面边界膜温度特性的磨损自补偿数学模型。该模型可用于准确地预测温度对边界膜强度的影响。并采用Ｌ－Ｍ规则进行神经网络学习训练可使网络收敛快,误差小。网络输出结果与实验结果比较有极好的吻合性。该神经网络可为工程设计人员在摩擦学设计时提供有效的计算工具。     

新型自补偿添加剂的摩擦学特性研究

将研制的新型磨损自补偿添加剂ＷＳ－２的摩擦学特性和实际工况应用的润滑添加剂作了对比试验,研究表明：ＷＳ－２是一种减摩耐磨性优良的自补偿添加剂,具有耐磨、节能、承载能力强的优良效果,且常温下完全溶于基础油,因而具有较可观的工业应用前景。     

重载丝杆螺母副的神经网络摩擦学模型的建立

用ＢＰ人工神经网络建立了重载丝杆螺母副的摩擦学特性与载荷之间关系的磨损自补偿教学模型。结果表明：用Ｌ－Ｍ规则进行神经网络学习训练可使网络收敛快,误差小。网络输出结果与实验结果比较有极好吻合性。该神经网络可为工程设计人员在摩擦学设计时提供有效的计算工具。     

集成运算放大器的噪声模型和精确测量

本文针对目前使用的集成运算放大器噪声模型及其测量方法的缺点,提出比其更加完善适用的噪声模型,根据叠加原理和等效噪声电路理论,推导出求解反相输入端与同相输入端噪声模型的等效噪声功率谱公式,并给出该模型的测量方法。     

涤丙混纺18．5tex 针织纱的生产

根据涤纶纤维和丙纶纤维吸湿能力差,耐磨性,强生和弹6性均优于棉纤维的特征,我公司开发生产了T／O 50／50 18．5tex针织纱,其织物具有易洗快干,洗后保形性好的特点,深受广大用户好评,1998年以来仅此产品的生产就为我公司创造了可观的经济效益。