基于Elman神经网络的压力传感器温补偿的研究

当受到温度、电磁波等外界因素的影响,压力传感器的测量精度较低,测量值容易有较大的波动.因此,当压力传感器运用于汽车等移动设备时性能下降.以对温度极其敏感的CYJ-101压力传感器为例,建立18组样本数据在Elman模型的神经网络中进行温度补偿训练.仿真结果显示,通过Elman神经网络的温度补偿,传感器的测量误差降低约2...     

Elman网络在汽车智能换挡判别中的研究

为了改善汽车行进中的换挡品质,使汽车在相应的环境工作中能够实现自动切换档位,根据人工神经网络和汽车换挡规律的特点,需对汽车的油门开度、速度、加速度进行分析;基于Elman神经网络建立汽车自动变速三参数控制模型,并利用Matlab进行了测试分析和仿真模拟,得出了仿真结果。仿真结果表明,采用Elman神经网络对汽车自动换挡判别时优于BP网络。     

基于遗传算法的减速器优化设计研究

为了提高减速器的工作效率,要求减速器的总中心距最小来确定齿轮传动的最佳方案。对减速器总中心距和齿轮副螺旋角设计和控制进行建模。同时基于遗传算法GA工具箱根据参数约束情况对目标函数进行处理,采用最优解保存策略,给出了基于遗传算法的减速器总中心距优化设计的方法。