【摘 要】
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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
【基金项目】
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山东省高等学校科技计划项目(J15LN77)
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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%。
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