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摩擦学系统条件转化研究 总被引:3,自引:0,他引:3
通过对摩擦学系统条件转化的研究和转化实例分析 ,提出了解决摩擦学系统条件转化问题的新思路和方法 .人工智能技术为摩擦学系统条件转化研究提供了有效的手段 ,从而使得将某些摩擦系统条件下获得的摩擦学特性转化到其它系统条件下使用成为可能 相似文献
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有机钼及其复合纳米润滑添加剂的摩擦磨损性能研究 总被引:12,自引:1,他引:11
采用X-P型销-盘摩擦磨损试验机和MRS-10J型四球摩擦磨损试验机考察了N68MD、N68ME、N68和SAE404种含有机钼及其复合纳米润滑添加剂的润滑油的摩擦磨损性能,分别采用扫描电子显微镜和电子衍射能量谱仪分析了摩擦副的磨损形貌及其磨损表面元素分布情况.结果表明:在N68MD润滑时,钢/钢摩擦副具有较低的摩擦系数和磨损量,并且具有良好的抗极压性能;在N68ME润滑时,钢/钢摩擦副除了表现出很小的摩擦系数和良好的抗极压性能以外,还表现出优异的自修复功能,这是由于有机钼与纳米铜协同作用的结果. 相似文献
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摩擦表面边界膜温度特性的神经网络模型 总被引:1,自引:1,他引:0
采用非线性变换单元组成的多层前馈神经网络建立了丝杆螺母磨擦副表面边界膜温度特性的磨损自补偿教学模型,该模型可用于准确地预测边界膜对摩擦学特性的影响。采用L-M规则进行神经网络学习训练使网络收敛快且误差小,所得网络输出结果与实验结果有较好的吻合性。该神经网络可为工程设计人员进行摩擦学设计提供有效的计算工具。 相似文献
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