基于Java的发动机紧致型小波神经网络故障诊断

鉴于发动机是一种复杂的机电液一体化设备,其故障现象和原因之间存在复杂的非线性关联。本文结合小波变换的良好时频域特性和神经网络良好的非线性映射的优势,将MexicanHat小波基作为神经网络的传递函数,组建紧致型小波神经网络,用于发动机的故障诊断;本文以小波神经网络为算法基础,应用具有跨平台、可移植优点的Java语言和SQL Server2005数据库,开发出发动机智能故障诊断软件。

基于能量解耦法的客车动力总成悬置隔振性能优化

针对某客车车身振动过大的问题,利用ADAMS对动力总成悬置系统进行解耦分析,得出车身振动过大的原因为动力总成悬置系统软垫刚度值不匹配,导致系统在六个振动模态方向上的能量分布相互耦合,使振动加剧。通过优化计算悬置软垫在不同方向上的刚度值,使系统在不同方向上的振动能量解耦,从而提高悬置系统隔振率,达到减振的目的,并经过测试验证。