硅灰石纤维填充超高分子量聚乙烯基复合材料干滑动摩擦磨损的BP神经网络分析

超高分子量聚乙烯及其复合材料由于其优良的自润滑和防黏性能可用于农业工程装备中的滑动接触部件和触土部件。基于人工神经网络在复杂系统建模问题上的优越性，考察了几种因素对硅灰石纤维增强复合材料的摩擦和磨损性能影响的模型。考虑到输入、输出数据个数，调试设计了一个3×10×2的BP神经网络，其输入层由3个神经元构成，分别为硅灰石纤维的处理方法、硅灰石纤维的加入量和试验过程中的法向载荷。隐含层有10个神经元。输出层2个神经元分别为材料的摩擦系数和磨损量。基于上述BP神经网络对硅灰石纤维增强超高分子量聚乙烯基复合材料的干滑动摩擦磨损性能进行了模拟和预测。对神经网络的训练和检验表明该BP神经网络能够较好地预测影响因素对复合材料的干滑动摩擦和磨损的作用，大部分数据的预测值与试验值的误差在10%以内，其仿真精度能够满足实际的摩擦磨损预测要求。     

臭蜣螂股节表皮纳米力学性能测试

固体材料性能在纳米尺度和宏观尺度下明显不同。纳米测试技术的发展为固体材料(包括生物材料)的纳米力学性能研究提供了手段。已有研究表明甲虫表皮具有层状复合材料结构，这种结构在垂直方向的尺寸为微米或纳米量级。进行了试样制备方法的探索，介绍了纳米力学测试的基本原理，利用纳米硬度计对臭蜣螂前足股节表皮进行了纳米力学性能测试。证实纳米硬度计可有效地对甲虫表皮的纳米力学性能进行测试，发现臭蜣螂前足股节表皮在纳米尺度下出现粘弹现象和蠕变效应，在最大载荷时的保压过程中，压痕深度与时间的变化关系基本符合蠕变幂律公式。     

天然生物材料结构特征及仿生材料的发展趋势

自然界中一些生物体的优异结构和特性给人类在不断制造和更新新型材料的过程中带来灵感和启发.根据这些生物体的优秀特征,综述了仿生材料的主要设计思想和方法,重点分析了目前一些典型仿生材料,设计与制备研究的新进展和存在的困难,并提出一些新材料设计思想方法和制备的模型,对仿生材料的设计和研究等均具有指导意义,同时对仿生材料的发展前景进行了展望.     

滑动速度和磨料对UHMWPE和PTFE磨损的影响

在自由式磨料磨损试验机上对具有优良减粘性能的超高分子量聚乙烯 (UHMWPE)和聚四氟乙烯(PTFE)进行了试验 ,评价了两种高聚物材料的抗磨料磨损性能 ,通过磨损表面形态分析 ,探讨了滑动速度和磨料特性对两种材料磨料磨损行为影响的微观机理     

人工神经网络在食品检测中的应用

近年来,人工神经网络的应用领域迅速扩大,在图像识别和语音识别方面展现了很好的智能特性.它在模式识别、数据处理、自动控制和预测中广泛应用,其优势在于不确定性系统的控制和预测.食品工业所涉及的食品加工过程、品质控制以及成分分析往往是属非线性和非稳态的系统,应用人工神经网络能够促进食品工业的发展.为此,首先简单介绍了人工神经网络的原理;然后,总结了国内外将人工神经网络应用于食品工业的一些情况,最后,展望了人工神经网络的应用前景.