基于RBF神经网络的储油罐底板缺陷量化方法

提出一种基于RBF神经网络来提高漏磁检测对储油罐底板裂纹缺陷的量化能力的方法。首先利用有限元仿真计算了不同长度、宽度、深度和倾斜角度的槽型缺陷漏磁信号,分析漏磁信号分布规律并提取磁异常幅值和占宽作为磁信号特征量,探讨了磁信号特征量与缺陷尺寸之间的关系并组建样本集。其次,建立RBF神经网络与模拟退火算法相结合的量化模型,并使用样本集对RBF神经网络进行训练,预测缺陷大小及倾角。结果表明,磁异常特征量随缺陷尺寸及角度呈现不同变化规律,通过RBF神经网络建立复杂关系网,结合模拟退火算法可精确量化缺陷,样本集内缺陷平均量化正确率约为98.71%,样本集外缺陷平均量化正确率约为86.67%。因此,基于RBF神经网络并且结合模拟退火的方法可应用于漏磁检测对储油罐底板的缺陷量化,为储油罐的安全评估提供理论依据。     

一种新型涡轮叶间燃烧室的数值模拟

为提高燃气涡轮发动机性能,设计了涡轮叶间燃烧室模型,利用FLUENT软件的Realizable k-ε湍流模型、概率密度函数(PDF)燃烧模型、离散坐标(DO)辐射模型和离散相模型对燃烧室的流动及燃烧进行数值模拟.结果表明:燃烧室燃烧效率高达98.4%,绝对压力损失低至4.2%,气体温度提高700K左右;出口径向温度随无量纲高度呈线性分布;速度、温度、组分分布受高温燃气与主流的掺混程度控制;径向槽(RVC)对促进掺混及改善出口温度场有着积极的影响,其结构值得深入研究.与文献实验数据对比发现:选择的数学模型合理,计算方法可行,其结果可为涡轮叶间燃烧室设计提供参考.      

逆转难加工材料车削现状实现高效加工

随着机床设备的提升和高压冷却(HPC)系统的运用,车削不锈钢、超级合金及其他难加工材料变得更容易。在许多应用中,如泛流冷却、低压冷却下,采用先进刀具生产率可提升20%甚至更多,每切削刃寿命可提升1倍。在此基础上,提升冷却压力7~30MPa,加工潜能可再获得大幅提升。事实上,采用合适的高压冷却(HPC)刀具将在切削刃寿命及生产率方面收获数量级规模的增长。     

“16”,Double OctomilTM双面王带给您全新的效率体验

若想幸存于机械制造业并保持繁荣,必须不断改进、永不松懈。一种新型、高效,具有16面的铣刀正帮助一家瑞士机械制造公司Güdel处于领先地位。对于瑞士机械制造公司GüdelAG而言,持续改进是必不可少的。我们生活和工作的环境正面临着日     

流向磁场作用下二维磁流体槽道湍流直接模拟

对低磁雷诺数近似下流向磁场作用的二维磁流体槽道湍流进行了直接数值模拟(DNS,Direct Numerical Simulation),给出了 Re=10 000时不同磁相互作用数下二维磁流体槽道湍流的近壁速度分布、湍流脉动速度均方根、雷诺应力等统计量的变化,并与中性流体二维槽道湍流进行了比较.结果表明:流向磁场作用会导致对数区上移;雷诺应力最大值随磁相互作用数呈线性变化;随着磁相互作用数的增大,下壁面平均涡量的时间演化由拟周期性向周期性转变,且脉动周期逐渐增大并当流动层流化后下壁面平均涡量成为常值.      

薄料宽凸缘筒带孔槽拉深件工艺浅析

通过工艺试验，确定了在拉深坯料上，预制毛孔毛槽的办法，仅用一套拉深模就完成了薄料宽凸缘筒形带孔槽零件的拉深。     

取出落入槽液中工件的简易装置

工件在电镀或表面处理过程中,工件落入(掉入)槽中不能完全避免。工件落入槽中未及时取出时,可造成二方面的不良后果:工件本身过腐蚀而不能使用;工件落入槽中长时间未取出时会受腐蚀污染槽液。本文介绍了一种简易装置,该装置可有效防止工件不慎落入槽中而难于及时取出导致工件过腐蚀或者工件长期滞留在槽液中而污染槽液。有较大的适用价值,制作简单值得推广。     

简单适用的槽液调温装置

在电镀过程中,有些槽液需要加温达到工艺要求温度后才能电镀,但在电镀过程中,由于槽液存在电阻,槽液温度会逐步上升,最后超过工艺允许的上限温度,须停下来降温,影响连续施镀,根据实际情况,设计出自动调温装置,使用后的效果很好,制作简单值得推广。     

车用异步电机的电磁噪声分析与抑制

分析车用异步电机的电磁噪声问题。分析一台电动汽车牵引用异步电机空载噪声过大的原因,定位噪声的主要来源。基于Ansys Workbench多物理场仿真分析平台建立样机的电磁-结构-声场仿真模型,对样机的电磁噪声进行仿真预测,并通过试验测试和有限元仿真的噪声频谱对比验证电磁噪声仿真的正确性。对样机电磁噪声过大的原因进行理论分析,通过更改槽配合抑制电磁噪声,并通过噪声测试验证理论分析的正确性。