简介：BP神经网络是故障诊断领域运用最为广泛的一种方法。针对BP神经网络隐含层单元数难以确定的问题，对现有以经验公式确定隐层单元数的方法进行对比分析，提出一种在经验公式基础上改进的方法，并通过风力发电机齿轮箱故障诊断实例验证。结果表明，该方法能有效地加快寻找最优隐层单元数的速度。

简介：从钢铁材料学科的理论和技术发展角度出发,结合市场发展的需求,论述了微合金化钢、超细晶粒钢、氮合金化不锈钢、钢材组织性能预报和材料信息化技术等先进钢铁材料的技术进展.

简介：介绍一种化学镀Ni-P合金层的退镀溶液配方,对Ni-P合金层退镀液对金属基体的腐蚀量进行了测定,并对退镀反应的机理进行了初步的探讨.

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简介：采用MATLAB的人工神经网络工具箱,以高锰铝青铜的化学成分作为输入参数,其抗拉强度bσ、屈服强度0σ.2和延伸率δ作为输出,建立了材料的力学性能预测模型。计算结果表明,三项输出的预测值与实测数据接近,其相对误差小于±6%的范围,该模型对其他材料的设计生产具有一定的指导意义。

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简介：为解决多种轻量化材料在车身（BIW）上应用带来的复杂装配问题,引入复杂性理论描述多材料车身装配的复杂性,进行基于复杂性分析的多材料车身装配任务分配。依据车身装配操作中复杂性的来源,进行车身装配操作选择复杂性和装配操作执行复杂性的分类描述与度量,并建立基于复杂性分析的装配任务分配优化模型,算法求解得到装配系统复杂性最小的任务分配优化。实例验证了基于复杂性分析的装配任务分配的可行性,为研究基于复杂性分析的智能制造装配系统优化提供依据。

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