卷积神经网络在舵机异常检测中的应用

针对舵机测试数据样本不均衡,小样本难以被准确分类的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的舵机异常检测模型.该模型的优异性适用于对舵机测试数据进行特征提取和多故障分类,从而使得舵机的异常检测从单纯人工走向自动化和智能化.实验结果表明,该方法的准确度可达99.774％,证实了卷积神经网络应用于舵机异常检测的可行性.     

落管中Ni-Pb偏晶型合金的快速凝固组织特征及形成机制

Ni基偏晶合金是一种优良的自润滑耐磨材料,其组织形成规律对力学性能的影响十分关键.在自由落体条件下,对不同成分二元Ni-Pb偏晶型合金的快速凝固进行了实验研究.随着液滴直径的减小,Ni-20%Pb亚偏晶合金中α-Ni枝晶生长经历"粗大枝晶→等轴晶→蠕虫状枝晶"的转变.Ni-31.4%Pb偏晶合金的凝固组织以偏晶胞为主,...