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1.
2.
利用模糊推理算法,提出了故障代码建立的方法,运用ART1神经网络进行故障诊断,并应用到发动机数据故障诊断中。该算法引入了放宽尺度原则和状态保持优化算法,增加了阈值设定的灵活性,降低算法的实现难度,提高了故障代码的准确性;并且可以在不影响先前诊断的基础上,进行故障诊断。实验结果证明,该方法精确度高,噪声抑制力强.而且诊断准确,大大降低了虚警率。 相似文献
3.
用磁力搅拌-化学沉积的方法,在45钢表面沉积Ni-P-SiC镀层。研究了SiC微粒添加量、搅拌速率以及镀液温度等对镀层硬度和表面形貌的影响,借助扫描电子显微镜(SEM)对镀层进行观察。结果表明:当SiC的质量浓度为10 g/L时,镀层显微硬度最大(615.2HV);当磁力搅拌速率为300 r/min时,镀层的显微硬度最大(632.8HV)。磁力搅拌-化学沉积Ni-P-SiC镀层的最佳工艺参数为:SiC添加的质量浓度10 g/L,搅拌速率300 r/min,温度85℃。 相似文献
4.
汽油的烃组成,特别是烯烃、芳烃和苯含量,是汽油产品的重要质量指标,基于现行方法测定这些项目存在精密度较差、分析周期长等问题,采用多维气相色谱技术尝试测定了延长石油集团永坪炼油厂成品汽油和汽油馏分中的烯烃、芳烃和苯含量。成品汽油中烯烃、芳烃和苯含量(φ)重复测定6次的最大偏差分别为0.5%,0.3%,0.02%。新方法的使用在提高测定准确性和精密度的同时极大地提高了工作效率并降低了实验费用,为汽油产品质量和生产装置的平稳运行提供了更可靠的保障。 相似文献
5.
6.
采用脉冲电沉积方法在45#钢表面制备Ni-Al N镀层。利用显微硬度计、摩擦磨损试验机及摩擦因数测定仪研究Ni-Al N镀层显微硬度、磨损量及摩擦因数,并利用扫描电镜(SEM)观察Ni-Al N镀层磨损表面形貌。结果表明,当脉冲占空比为50%,Ni-Al N镀层显微硬度达到最大值808HV,磨损率达到最小值0.104%,摩擦因数达到最小值0.33。镀层表面划痕较浅,且黏着磨损现象较轻。 相似文献
7.
采用电沉积法在T8钢试样表面制备Ni-TiN纳米镀层,在正交试验基础上,通过RBF神经网络对Ni-TiN纳米镀层的腐蚀速率进行预测研究。利用原子力显微镜、扫描电镜和X射线衍射仪对镀层腐蚀前后的表面形貌及镀层物相组成进行分析。结果表明:当TiN粒子质量浓度为9 g/L、镀液温度为40℃、电流密度为0.6 A/dm~2时,RBF神经网络预测的腐蚀速率为3.152 mg/m~2·h,而实测值为3.163 mg/m~2·h,相对误差仅为0.35%;镀层表面较平整,颗粒较细小。腐蚀实验后,镀层的腐蚀坑较小且无明显腐蚀产物,耐腐蚀性能良好。 相似文献
8.
采用神经网络技术,构建结构为3×8×1型的BP神经网络模型,并利用该模型对超声电沉积Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能进行预测。通过磨损试验测试并研究Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能,利用扫描电镜(SEM)、原子力显微镜(AFM)和X射线衍射(XRD)观察不同参数下Ni-SiC纳米镀层的组织结构及成分。结果表明,在BP神经网络模型的隐含层数和神经元数分别为1和8时,该BP神经网络模型的均方根误差最小,其最小值为1.24%。该BP神经网络模型的预测值与实验值相差不大,其最大误差为1.51%。当采用SiC粒子浓度8 g/L、电流密度2 A/dm^2、温度40℃时,SiC粒子均匀分布于Ni-SiC纳米镀层中,且镀层镍晶粒显著细化,其镍晶粒的衍射峰变宽、变矮。 相似文献
9.
10.
采用脉冲-电沉积方法在T8钢表面制备Ni-Si C镀层,利用扫描电镜(SEM)、XRD衍射仪和磨损试验机对Ni-Si C镀层的表面形貌、组分及其磨损性能进行分析,并利用AR模型对Ni-Si C镀层的磨损量进行预测。结果表明:当脉冲占空比为40%时,采用脉冲电沉积法制备Ni-Si C镀层的表面粗糙度较小、晶粒细小、组织较均匀;经XRD分析,证实Ni-Si C镀层中Si元素的存在;AR模型能够较好的对Ni-Si C镀层磨损量进行预测,预测结果相对误差的最大值仅为3.7%。 相似文献