【摘 要】
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为解决车辆减振器工业生产中产品性能在线检测完全依赖于人工判断等问题,将BP神经网络理论应用到减振器示功图的自动判别中。在Matlab平台上建立了一个用于减振器示功图识别
【机 构】
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浙江蒙力减振器有限公司,浙江工业大学车辆工程研究所
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为解决车辆减振器工业生产中产品性能在线检测完全依赖于人工判断等问题,将BP神经网络理论应用到减振器示功图的自动判别中。在Matlab平台上建立了一个用于减振器示功图识别的3层BP神经网络模型,对示功图的复原和压缩曲线分别进行离散处理,构建了复原和压缩中心距两个特征向量,其中包括复原和压缩饱满度两个特征值;通过训练和分析,选取Scaled共轭梯度算法作为BP神经网络的训练算法;进行了示功图自动判别实验,对示功图复原和压缩阻力作出了评判。研究结果表明,经过训练的BP神经网络能够对减振器示功图进行判别,其判别结
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