基于Matlab的BP神经网络设计

BP神经网络已广泛应用于非线性建摸、函数逼近、系统辨识等方面，但对实际问题，其模型结构需由实验确定，无规律可寻。简要介绍了利用Matlab语言进行BP网络建立、训练、仿真的方法及注意事项。     

基于 BP神经网络的汽车内阻模型预测

分析了利用BP神经网络方法改进传统滑行法测量车辆内阻的可行性,并通过Matlab软件中的神经网络工具箱nntool实现了该网络的设计、训练和结果对比,表明利用BP神经网络的方法预测不同条件下车辆内阻是满足工程要求的。     

汽车设计中的仿生设计研究

文中简要论述了仿生设计方法,指出汽车造型设计运用这一方法的理论依据,并列举部分典型事例加以论证,仿生设计方法对于发展工业设计,发展山西的经济具有重要的作用。     

汽车车道保持系统的BP神经网络控制

针对汽车侧向动力学的强非线性且参数时变特性，利用神经网络对任意非线性函数的逼近能力，并结合驾驶员操纵行为特性，建立了基于BP神经网络的汽车车道保持系统的自适应PID控制算法。不同车速和路况的仿真结果表明，该控制算法可有效地控制汽车按照预期轨迹行驶，且对车速和道路曲率的变化具有较强的适应性和鲁棒性。     

基于BP神经网络的齿轮约束性设计研究

针对变速传动工况对齿轮设计的要求,提出了针对不同约束性要求的齿轮设计知识约束驱动检索方法,并采用BP神经网络实现了对该方法的具体执行过程,分6种不同情况完成了对齿轮约束性设计的求解分析。研究过程以变速传动装置的运动传递功能实现为对象,讨论了BP网络的构造和训练样本的建设。研究结果表明,基于BP神经网络的齿轮约束性设计能够较为快速和准确地获得特定约束条件下的齿轮设计方案或者选型,提出神经网络BP算法能够实现约束与知识之间复杂、非线性映射关系。     

基于BP神经网络的汽车故障诊断的研究

研究了一种基于BP神经网络的汽车故障诊断方法。主要结合了专家系统判断推理的思想,通过多个子BP神经网络形成一条诊断链,从故障征兆出发,对汽车故障进行分级连续诊断,使故障诊断范围逐级缩小,最终确定汽车故障的具体原因。该方法符合人的逻辑思维,实现简洁,同时具有很高的诊断精度和很好的鲁棒性,可行性强。     

基于BP神经网络专家系统的设计质量评价方法

以家用轿车为例,采用基于BP神经网络的专家系统对不同品牌的产品进行质量评价,确定神经网络的训练样本进行训练,以获得各神经元的连接权值和阈值,存储连接权值于一个数据文件中,形成专家系统知识库,经过推理机推理,并通过解释机制将得到的机器语言转换成用户能够理解的方式进行表达,可实现在无专家条件下对产品设计质量进行评价,进而论证了采用专家系统评价产品设计质量的可行性。     

文化仿生在汽车造型设计中的应用研究

文化仿生有助于从物质和精神两方面探讨传统文化在汽车造型设计中的延续问题。通过对文化仿生理念的背景、内容和研究现状的论述,分析了基于文化仿生的汽车造型设计模式,提出了文化仿生应用于汽车造型设计的3种设计方法。最后,以概念车设计为例进行了文化仿生的应用分析。     

基于BP神经网络的校园网站评价方法

简要介绍了人工神经网络BP算法的基本原理,构建了基于神经网络的网站测评指标体系.探讨了BP人工神经网络算法在评价网站中的应用,并在此基础上开发了"校园网站评价系统",该系统可在不依赖专家的情况下,对被测评网站做出符合客观的判断.     

基于BP神经网络安全阀的失效评价

在实际使用过程中,安全阀的失效涉及诸多因素,且易受随机性因素的影响,具有模糊性和不确定性的特点,这些特点决定了整个系统是非线性动力学的.将安全阀失效的相关影响因素作为因素集,应用BP人工神经网络模型,利用MATLAB神经网络工具箱GUI,对样本数据进行仿真,然后采用训练好的网络对安全阀的现状进行评价.BP神经网络强大的记忆功能使得能从安全阀以往失效情况中总结出一般的失效规律,快速、准确地对安全阀现状做出判断.将BP神经网络用于安全阀失效评价,具有良好的评价效果和重要的实用价值.     

一种BP神经网络的汽车齿轮箱故障诊断方法及实验验证

在小波神经网络算法的基础上,从时域和频域两方面对汽车齿轮箱的振动信号进行分析并提取时频域的多个表征值,设计了一种应用于汽车齿轮箱故障诊断的BP神经网络算法。采用经验模态分解法对齿轮箱时频域下的多维故障特征值进行分析和提取,导出了BP神经网络算法步骤和诊断模型;进一步以JZQ! 250齿轮箱为研究对象,对该算法进行数据训练和验证,其状态实验数据结果表明,该算法能够在考虑汽车齿轮箱复杂故障下实现正确诊断,其用于汽车变速箱故障诊断具有较好的实用性,对汽车齿轮箱的故障诊断提供了一定借鉴。     

基于遗传优化的BP神经网络

人工神经网络的优化学习是其研究中的一个重要课题。将遗传算法用于BP神经网络的学习,将遗传算法的全局搜索和BP神经网的局部搜索相结合,并设计一网络实例加以训练,达到了比较满意的效果。     

基于改进的BP模糊神经网络的汽车ABS故障诊断

针对汽车ABS(anti-lock brake system)故障分类边界的模糊性和故障模式之间存在交叉数据的诊断不确定问题,对模糊逻辑和改进的BP(back propagation)神经网络故障诊断方法进行研究.根据这两种方法各自的优缺点,采用串联方法将二者相结合,实现ABS故障诊断系统对不精确或不确定等模糊信息的处...     

基于BP神经网络的脉冲涡流无损检测分析

本文将多层神经网络BP算法应用于裂纹脉冲涡流检测分析中.对具体的网络结构进行了设计,主要包括网络数据的准备,输入层、输出层的设计,网络初始化权值的选择,隐含层及隐含层节点数的设计,网络的训练及性能评价.结果表明所设计的网络能对表面裂纹深度进行有效的,较高精度的识别.     

基于AHP和BP神经网络的锭子性能综合评价

目前我国部颁纺纱锭子测试标准,只有单一速度,单一振幅,单一功耗三个指标。为了科学反映锭子的工作性能与状况,研制了纺纱锭子性能综合测试平台,对锭子性能进行综合评价。确定纺纱锭子性能常用要素:振幅、温度、噪音、功耗作为评价指标,提出一种基于AHP和BP神经网络的锭子性能综合评价方法。运用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)确定各项指标的权重,建立锭子性能综合评价的BP神经网络(Back Propagation Neural Network)模型,进行训练和测试。分析结果表明了基于AHP和BP神经网络的锭子性能综合评价的有效性与正确性。     

BP神经网络信息融合的汽车载重测量方案

针对当前汽车载重量测量精度低的问题,;提出了基于BP神经网络信息融合算法的汽车载重测量方案。首先分析了现有的两种载重测量方法,即叠板弹簧形变量测量法和胎压变化量测量法,并分别建立了汽车载重量与叠板弹簧变化量、轮胎气压变化量的数学模型;然后提出了使用BP神经网络算法将这两种测量方法的测量信息进行融合;通过样本数据的训练,确立了BP神经网络三层网络拓扑结构和参数。设计了10组载重试验对此算法进行验证,结果表明基于BP神经网络信息融合的汽车载重测量方法可以有效地测量汽车载重,最大测量误差为0.91%。     

基于BP神经网络的市级电子政务信息服务评价研究

结合我国地区中心城市电子政务发展的现状和特点,设计了市级电子政务信息服务系统评价模型的指标体系,建立了基于BP神经网络的评价模型,并通过实例验证了设计,从而进一步提高了信息服务水平.     

基于BP神经网络的测功机温度补偿方法设计

永磁同步电机在运行过程中,由于温度变化会直接影响电机永磁体磁链的大小以及定子绕组阻值,从而导致电机的实际输出转矩发生波动.提出一种新的前馈温度补偿策略.在分析得到磁链和绕组阻值两者与温度之间的数学表达式的基础上,建立BP神经网络仿真模型,并将其与传统的矢量控制系统相结合.利用BP神经网络温度补偿器,设计了有效的温度补偿...