简介：为了实现倒装和弯钩次品针头的自动检测，提出了一种基于BP神经网络的注射器针头合格性检测方法。该方法首先对针头图像进行去噪、目标分割和针头轮廓提取等预处理，其次采用边界区域不变矩法和针头边缘曲率法提取针头特征，然后用合格针头、弯钩针头和倒装针头样本的特征对设计好的BP神经网络进行训练，最后利用训练好的BP神经网络实现注射器针头的合格性检测。通过大量真实针头的合格性检测实验，验证了本研究所提出方法的有效性，可用于实际生产中。

简介：采用BP神经网络对聚酯玻璃钢氙弧灯加速老化的弯曲寿命进行了预测。通过对聚酯及其玻璃钢的人工氙弧灯加速老化,测试其不同老化时间的弯曲强度,对弯曲强度与老化时间进行BP神经网络的建模分析,借助MATLAB软件对聚酯玻璃钢的使用寿命分别进行分析与预测,并采用最小二乘法对所预测的结果进行了对比。结果表明：在以弯曲强度达到初始强度值的一半作为失效条件下,聚酯的氙灯老化寿命为813d,含填料玻璃钢老化寿命为1031d,无填料玻璃钢老化寿命为1065d,说明BP神经网络可以预测玻璃钢的老化寿命,预测结果与最小二乘法预测结果误差不大于8%,而且预测结果与该材料性能的实际情况相符。

简介：通过氙灯和热氧人工加速老化研究了191#不饱和聚酯玻璃钢老化后力学性能的变化规律，并对玻璃钢表面形貌和失光率进行了表征。结果表明：氙灯老化后，弯曲强度随老化时间增加先增大后减小，而层间剪切强度则呈下降趋势，老化1800h后弯曲和剪切强度的保持率分别为92％和53％。玻璃钢表面失光率大，有明显的裂纹产生。70％热氧老化，表面形貌保持完好，树脂的后固化和物理老化效应导致玻璃钢的力学强度明显增大，3600h后弯曲和剪切强度增大到老化前强度的107％和150％。光和热的联合作用是玻璃钢表面和界面老化破坏的主要因素。玻璃钢具有较好的耐热氧老化性能。

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