润滑油智能分析系统

探讨了专家系统及神经网络技术在润滑油研制中的应用。以各种添加剂及其特性和有关的配比与润滑油的特性建立知识库,运用专家系统为研制油选择合适的添加剂,并向神经网络输入初始数据。运用初始数据,按照研制油的要求,从神经网络推导出合适的配比,并将推算的结果添加到知识库。     

内燃机油基础油与添加剂优选中的推理方法

为了研制内燃机润滑油，采用计算机知识推理的方法来选择基础油和添加剂。知识的表示以传统的基于规则的知识表示为基础，结合面向对象的以及模糊的知识表示方法，为每种添加剂建立规则库。以添加剂类型规则库中的规则头以及研制油的性能要求分别得到两个证据集合，以两集合的贴近库作为其匹配度，从而选择出符合要求的添加剂类型。以该类型添加剂中的每种添加剂性能指标形成的评判标准论域集合与选择该添加剂的模糊评判论域集合为基础，应用麦德姆尼方法推出模糊关系矩阵，用研制油的评判集合及模糊假言推理得到结论，在多个结论的情况下，对结论冲突进行消解，最终选择出最优的添加剂。实践表明，这种推理方法得到的添加剂与大量人工分析得到的结论完全相同。     

发动机用环境友好润滑剂低温性能

论述了环境友好润滑剂的研究意义及植物油作为润滑油基础油的可生物降解性 ,重点分析了润滑油的低温成胶理论及动力学 ,揭示了凝胶化过程的动力学规律 ,并根据流体活化能理论分析了影响润滑油低温性能的因素 ,从而为研究改善润滑油低温性能提供了理论依据。     

磷酸三苯酯在菜籽油中的摩擦行为模型

目的建立磷酸三苯酯在菜籽油中的摩擦行为模型，利用该模型进行磷酸三苯酯在菜籽油中的摩擦性能预测。方法采用BP神经网络建立了磷酸三苯酯在菜籽油中的摩擦行为模型。结果通过模型检测，目标输出与模型输出具有较高的线性度，仿真分析结果为磷酸三苯酯加量在1．0％～1．5％时减磨性最好。60kg载荷以下，随着载荷的变化，抗磨性变化不大。结论所建立的BP人工神经元网络模型，准确地反映了磷酸三苯酯在菜籽油中摩擦行为特征，在载荷、摩擦时间和添加剂含量与磨斑直径之间建起了非线性映射，故具有一定的联想功能。     

润滑材料智能分析系统中BP神经网络权值的优化

探讨了运用遗传算法对润滑油智能分析系统中神经网络的连接权值的优化.在预先对网络结构进行优化后,对随机产生的网络权值及阈值进行编码,利用多种不同的初始连接权值分别对每个网络进行训练,利用误差函数确定适应度函数,利用交叉、变异等遗传操作算子对群体进行处理,从而得出最佳网络权值和阈值.     

可生物降解汽油机油抗氧化安定性能

在分析了润滑油抗氧抗腐剂抗氧抗腐机理的基础上，考虑到植物油基基础油的可生物降解性及汽油机油的性能要求，对现有的一些抗氧抗腐剂进行了性能分析及复合，以求找出适合于以植物油为基础油汽油机油的抗氧抗腐剂，并根据模拟试验数据，提出了它们的最佳控制量及比例。