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      1. 人工神經網絡與車輛的結合論文

        時間:2024-09-15 23:14:32 網絡工程畢業論文 我要投稿
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        人工神經網絡與車輛的結合論文

          人工神經網絡的建立是基于對人的大腦和神經系統的分析而形成的,其主要運用于建模中,在各種工程中都能夠得到廣泛地應用,現在,車輛工程專業發展迅速,隨著智能化技術的發展,車輛工程也朝著智能化的方向發展,實現了對車輛工程的智能化控制,車輛工程在原有的控制方案中,主要是采用數學相關的盧綸,但是還存在很多缺陷,神經網絡在車輛工程中使用,使車輛工程的局限性得到了解決。

        人工神經網絡與車輛的結合論文

          1 人工神經網絡分析

          1.1 人工神經網絡的主要特征

          人工神經網絡是在人腦的拓撲中實現的,其特點主要有以下幾點。

          1.1.1 人工神經網絡具有結構性特點

          人工神經網絡的結構比較清晰,具有清晰的框架,其是由神經元按照一定的順序排列而成的,神經元在完成輸入的過程中能夠分析工程的權值,能夠將不同神經元信息連接起來,能夠明確連接的關系,同時能夠確保連接的強度。不同的人工神經網絡,其組織結構也是不同的,能夠實現對不同性能的工程的運行。

          1.2 人工神經網絡具有分布式特點

          人工神經網絡能夠實現各種神經元的連接,從而能夠將工程的主要特點表述清楚,在獲取聯結的權值以后,通過模擬人腦的拓撲結果,從而能夠準確地獲取信息,能夠將各個單元的信息進行整個,使各個單元的整體性能比較完善。人工神經網絡在實現權值的聯結后,還能夠實現系統的相關性分析,能夠實現信息的分布式存儲,各部分的信息能夠起到相互作用的效果,信息不是獨立的,而是形成一個整體,從而能夠使工程的容錯能力增強,不會因為信號的干擾而造成數據不能輸出。

          1.3 人工神經網絡具有并行性特點

          當信息輸入到人工神經網絡中,其可以實現雙向的處理,促進了信息的輸入和輸出,在這種模式中,人工神經網絡中的各個神經元實現了結合,能夠實現信息的有效傳遞,各個神經元在整體的控制下,能夠實現信息的共享,而信息之間互不干擾,共同作用,從而能夠在一定程度上提高工程處理信息的能力。

          1.4 人工神經網絡具有非線性特點

          人工神經網絡能夠實現不同的變量之間的同時映射,使一個自變量能夠對應多個變量。

          2 人工神經網絡在車輛工程中的應用

          2.1 人工神經網絡能夠促進車輛模型的識別

          2.1.1 人工神經網絡能夠促進輪胎動力學模型的識別

          輪胎動力學能夠對車輛的運行能力進行精確地描述,輪胎的構成材料是不同的,而且具有非線性特點,因此,在輪胎動力學模型建成以后,都會存在精度問題,所以,在車輛運行的過程中,運用人工神經網絡可以建立精確的輪胎動力學模型,人工神經網絡實現了輪胎動力學模型的層次感,分別用三個不同的神經元,實現了輸入層、隱含層和輸出層的設置,為了能夠確保輪胎的動力學模型能夠結合實際車輛的運行情況,就需要對輪胎的縱向力和側向力進行分析,分別運用輸入層和輸出層的兩個單元。

          2.1.2 人工神經網絡能夠促進對車輛運動模型的識別

          在車輛運行的過程中,可以借助人工神經網絡進行模型的計算,在輸入一定的數值后,運用此模型能夠實現輸出的數值的相似性,運用一個可以循環的前饋神經網絡實現對車輛系統的識別。在輸入的過程中,可以運用8 個神經元,能夠對車輛運行的狀態進行檢測,分析車輛的運行速度、側向速度和加度素,在數據輸出的過程中設置8 個神經元,這樣可以實現對車輛位移增量的觀察。在進行車輛運動模型的識別過程中,不是運用的神經元越多就越好,當能夠確保網絡精度的前提下,神經元的數量越燒越好,這樣可以節省成本。

          2.1.3 人工神經網絡能夠促進駕駛員與車輛模型的識別

          在對駕駛員和車輛系統的分析中,能夠確保駕駛員的行為的正確性是很有必要的,所以,借助人工神經網絡可以對駕駛員的思維進行模擬,通過設計輸入層、隱含層和輸出層,對不同距離的車輛的軌跡進行描述,從而能夠實現駕駛的模擬。

          2.2 人工神經網絡在車輛運動控制中的應用

          2.2.1 人工神經網絡在車輛懸架系統中的控制

          車輛懸架控制系統在運行的過程中流程比較復雜,而且也呈現出非線性特點,在運行的過程中隨機性比較強,所以,運用神經網絡可以對懸架的系統進行分析與控制。在輸入層運用幾個神經元,能夠分析路面是否是平整的,在隱含層可以運用神經元分析懸架系統的控制能力。

          2.2.2 人工神經網絡對車輛運行軌跡的控制

          在平整度比較差的路面上,即使是技術較為嫻熟的駕駛員,進行垂直倒行也是比較難的,所以,運用人工神經網絡對掛車的機組進行模擬,從而能夠將?康奈恢么_定下來。運用人工神經網絡,將人工神經網絡于邏輯運算結合起來,從而能夠實現對車輛轉向的控制。

          3 人工神經網絡在車輛工程運用的發展方向

          車輛工業現在朝著智能化的方向發展,因此,在給人們提供便利的同時,其出現的問題也是越來越多,所以,原有的建模方法已經不能適用了,所以,應該針對前饋網絡,使車輛工程朝著規范化和智能化的方向發展,運用軟件平臺實現車輛工程的控制,在BP 網絡中能夠實現對車輛工程的控制,可以通過力學的計算,對車輛工程進行優化設計,從而能夠使RBF 網絡的使用范圍更加廣泛,借助人工神經網絡豐富的聯想效果,提高車輛工程的容錯能力。

          4 結語

          現在,車輛工程的規模越來越大,而且車輛工程越來越多,所以,將智能化技術應用到車輛工程中是很有必要的,所以,研究人工智能網絡在車輛工程中的應用是很有必要的,可以借助人工智能網絡實現車輛工程的智能化發展,可以將人工智能網絡應用到促進輪胎動力學模型的識別,對車輛運動模型的識別,對駕駛員與車輛模型的識別,對車輛懸架系統中的控制等領域,從而促進車輛工程的發展。

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