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基于BP与Elman神经网络的发动机缸壁间隙检测 总被引:2,自引:0,他引:2
以DA462型发动机为研究对象,发动机在1 500 r/min固定转速下人为改变缸壁间隙,并采集缸壁表面的振动信号,利用区间小波包提取信号的特征向量,采用部分测试信号为训练样本,小部分样本为测试样本,分别用BP神经网络和Elman神经网络方法识别不同的缸壁间隙。结果表明,与BP神经网络相比,Elman神经网络能够快速高效的识别出不同的缸壁间隙。 相似文献
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ND_5型机车柴油机固定件结构特殊,具有结构简单的优点,但也存在漏水的隐患。本文对该部件漏水的原因及对策措施进行了阐述。 相似文献
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以汽车前端保险杠后的吸能盒为研究对象,结合传统内凹六边形负泊松比结构、双箭头负泊松比结构以及某弧边负泊松比填充结构,对比研究了不同填充结构在高速以及低速碰撞中对汽车前端的防护作用,分析了3种填充结构应用下的吸能盒变形模式、压缩量、吸能量、比吸能以及碰撞力峰值,结果表明:在低速和高速碰撞中,3种填充结构皆呈现出明显的负泊松比变形特性,与其他结构相比,弧边填充结构具有更好的吸能防护效果。 相似文献