简介：本文主要对新兴的工控工具一组态软件的使用方面的特点、功能、工作方式等作了简单的介绍。

简介：基于d-电子合金设计理论和JMatPro软件，运用正交试验，设计了具有较低弹性模量和较高强度且含有无毒元素Nb、Mo、Zr和Sn的新型生物医用∥钛合金Ti-35Nb-4Sn-6Mo-9Zr，并对该合金的显微组织和力学性能进行分析。结果表明，Ti-35Nb-4Sn-6Mo-9Zr合金在800。C下固溶处理后，由单一的β等轴晶构成。与Ti-6Al-4V相比，该合金具有较优越的力学性能：E=65GPa，σb=834MPa，σ0.2=802MPa，6=11％，有望成为新型种植材料。该方法可以有效地降低实验次数，并得到理想的实验结果。

简介：

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。