基于人工神经网络的温度预测在高压气密性检测中的应用研究

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近年来,作为一项影响产品质量的重要技术指标,密封器件的气密性检测日益受到很多企业的关注。如果气密性不好而引起泄漏,那么会导致产品在使用中出现运行异常、效率降低等问题,严重的还会有生产安全、环境污染等隐患。由此可见,密封器件的气密性检测非常重要。气密性检测的方法多种多样,特别是随着现代科学技术的发展,现代智能检测技术在工业上得到应用,智能气密性检测仪器越来越多的被应用在航空、航天、汽车等零部件泄漏检测的工业现场中。随着相关研究的深入,大容积密封装置在高压力、宽温变状况下的气密性检测由于受现场很多因素影
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