通过腐蚀电位、线性极化法与循环极化法等电化学方法研究了细晶粒钢和普通低碳钢在模拟混凝土孔溶液中的均匀腐蚀与点蚀行为,并考虑了砂磨和未处理两种钢筋表面状况对钢筋腐蚀行为的影响.结果表明,细晶粒钢与普通低碳钢在模拟液中的耐均匀腐蚀的能力很接近;砂磨钢筋的钝化效果比未处理钢筋好;腐蚀末期砂磨钢筋表现出比未处理钢筋更强的抑制均匀腐蚀能力.循环极化测试表明:砂磨钢筋由于其相对均匀的表面组织形貌,故表现出比未处理钢筋更好的抑制点蚀能力;其次,由于细晶粒钢含有较多晶界,晶界处含有较多易发生点蚀的夹杂,故表面未处理细晶粒钢发生点蚀的概率稍大于未处理低碳钢

完成了一个故障模糊诊断专家系统(Fault Fuzzy Diagnose Expert System).FFDES由知识库维护、故障诊断、诊断解释、列表打印4个基本模块组成,此系统基于模糊数学中的模糊变换的原理建立推理诊断机制,经实例考察,结果满意

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介绍了一种多输入、多输出系统的故障诊断参数选择方法,该方法以可观参数集的信息熵为标准,进行启发性诊断参数集的划分,先以系统状态决定的启发性诊断多数子集作为驱动数据,实施正向推理,缩小目标集合;再以故障目标集合为对象,进行反向推理以确定最终故障集合;最后将故障集合的元素所对应的可测诊断参数作为系统的诊断参数进行测量。该方法构成了诊断型专家系统的一子部分

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在分析了以往的齿轮故障诊断方法及大量试验数据的基础上,选出了对应于各故障敏感的参量,总结归纳了齿轮故障的判据并在此基础上建立了故障诊断的专家系统,把模糊理论用以知识表示进行不精确推理;采用元知识控制下的反向推理机制并根据推理结果赋以合理的解释,该系统既能本机自动诊断又能结合其它诊断方法作精密诊断;还能兼顾在线监测与离线分析.利用该系统对齿轮试验数据进行分析、处理进而推理、诊断获得了满意的效果

运用人工智能(AI)理论和知识工程技术,使传统的设备故障诊断系统成为基于深知识的知识中心型专家系统。它与机械设计专家系统利用同样的对象模型及其阶层构造和性能框架,在进行设计推理,探索最优设计方案的同时,从深知识推导出诊断故障所需的因果关系,寻找设备的故障及其原因所在,从而使原本各自独立存在、独立运行的两类专家系统融成一体,形成故障诊断,机械设计综合专家系统