一种BP神经网络的汽车齿轮箱故障诊断方法及实验验证

在小波神经网络算法的基础上,从时域和频域两方面对汽车齿轮箱的振动信号进行分析并提取时频域的多个表征值,设计了一种应用于汽车齿轮箱故障诊断的BP神经网络算法。采用经验模态分解法对齿轮箱时频域下的多维故障特征值进行分析和提取,导出了BP神经网络算法步骤和诊断模型;进一步以JZQ! 250齿轮箱为研究对象,对该算法进行数据训练和验证,其状态实验数据结果表明,该算法能够在考虑汽车齿轮箱复杂故障下实现正确诊断,其用于汽车变速箱故障诊断具有较好的实用性,对汽车齿轮箱的故障诊断提供了一定借鉴。

浅谈汽车齿轮箱铝合金压铸模选材与强化

本文就提高汽车齿轮箱铝合金压铸件使用寿命，进行了失效分析。试验表明，选用4Cr3M02NiVNbB精炼钢及进行强化处理，充分发挥特种铸造工艺优越性。与原3Cr2W8V电炉钢制该模常规处理工艺相比，消除了早中期失效，寿命提高了3～5倍，达到了同类产品先进水平，技术经济效益显著。

铝合金压铸模失效分析、选材与强化处理研究

本文就提高汽车齿轮箱铝合金压铸件使用寿命，进行了失效分析。试验表明，选用4Cr3M02NiVNbB精炼钢及进行强化处理，充分发挥特种铸造工艺优越性。与原3Cr2W8V电炉钢制该模常规处理工艺相比，消除了早中期失效，寿命提高3～4倍，达到国外同类产品先进水平，技术经济效益显著。