基于不同神经网络模型的橡胶减振器性能预测的应用研究

利用BP和GRNN神经网络建立胶料性能和减振器性能之间的预测模型,并对预测结果的误差进行对比分析。结果表明,利用BP神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在16%以内,利用GRNN神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在5%以内,说明使用GRNN神经网络进行减振器性能预测精度更高、效果更好。     

胶料配合剂用量对橡胶减震器减震性能的影响

以胶料配方中的炭黑N330、云母粉、蒙脱土、加工油和硫黄用量作为因子进行正交试验,研究胶料配合剂用量对橡胶减震器减震性能的影响。结果表明,炭黑用量对橡胶减震器性能影响最大,蒙脱土用量对橡胶减震器的动态性能(动刚度、损耗因子和阻尼系数)影响较为显著,加工油和硫黄用量对橡胶减震器减震性能影响相对较小,云母粉用量对橡胶减震器减震性能的影响最小。     

大型非对称结构橡胶制品注射模具冷流道的优化设计

对大型非对称结构的高铁动车外风挡注射模具冷流道进行优化设计。采用正交试验法对注射模具冷流道设计8个方案,通过有限元模拟软件POLYFLOW,从流体压力、流速、剪切速率和粘度4个方面对8个设计方案进行仿真模拟,选出优化方案;对优化方案的主要变量入口流量进行一次寻优,得出最优方案:分流道选用模型二,浇口直径为6 mm,入口流量为90 cm~3·s~(-1)。