润滑油起始氧化温度与氧化诱导时间关系的预测模型  

A prediction model of the relationship between oxidation induction temperatures and times for lubricating oils

作　　者：王清华[1] 马和邦[1] 杨官汉[2] 蒋仕章 

机构地区：[1]军事经济学院军用物资系,湖北武汉430035 [2]后勤工程学院军事油料应用工程系,重庆400016

出　　处：《计算机与应用化学》2003年第1期132-134,共3页Computers and Applied Chemistry

基　　金：重庆市应用基础资助项目(6267)

摘　　要：加压扫描示差量热计法(PDSC)是评定润滑油抗氧化性能的一种简便快速的方法,但由于存在不同的试验模式而使试验者在试验条件的选取上出现难度。建立了基于Matlab的润滑油PDSC中的起始氧化温度与氧化诱导时间之间关系的BP神经网络模型。采用Levenberg-Marquardt优化算法对神经网络进行了训练,然后对网络进行仿真输出,其输出结果与实验之间最大绝对误差仅为1.038min。A prediction model of the relationship between oxidation induction temperatures and times for lubricating oils based on artificial neural network has been developed. A good agreement between the emulation output of network and testing result hadbeen get after the network was trained by Levenberg - Marquardt algorithm. The oxidation induction times can be predicted by this network if know the oxidation induction temperatures and a fixed temperatures.

关 键 词：神经网络 润滑油 起始氧化温度 氧化诱导时间 关系 

分 类 号：TE626.2[石油与天然气工程—油气加工工程]