神经网络的汽车压力开关测试系统

机械式压力开关在汽车空调中的应用 压力开关安装在汽车空调制冷剂循环管路中，检测制冷循环系统的压力，当压力异常时 启动相应的保护电路，防止造成系统的损坏。常见的压力开关主要有高压开关、低压开关、 双重压力开关和三重压力开关等。 1.高压开关 汽车空调在使用中，当出现散热片堵塞、冷却风扇不转或制冷剂过量等不正常状况时， 系统压力会过高，若不加控制，过高的压力会损坏系统元件。 高压开关安装在高压管路中，一般装在储液干燥器上，串联在压缩机电磁离合器电路或 冷凝器风扇电路中。当系统压力过高时，高压开关动作，切断离合器电路或接通冷却风扇高 速挡电路，防止压力继续升高，避免造成系统的损坏。 高压开关有两种类型：常开型和常闭型，其结构如图5-5所示。常开型高压开关串联在 冷凝器风扇电路中，膜片2上方通高压侧制冷剂，下方作用有一弹簧5。正常情况下，制冷剂 压力低于弹簧压力，触点断

文章应用神经网络技术，对汽车空调的变工况运行进行了仿真研究，给出一个基于反向传播（ｂｐ）算法的神经网络结构设计方案并进行学习及分析，结果表明：汽车空调变工况运行可以利用ｂｐ神经网络进行计算机仿真，仿真结果与实验十分吻合。

运用bp网络技术构建了汽车工业企业自主创新力的评价模型,在模型中明确了输入层、输出层的要素及指标,阐述了评价过程,最后通过模拟仿真验证了这种方法的准确性和可操作性。

文章根据组合预测的理论和bp神经网络对非线性数据良好的逼近特性,提出了基于bp神经网络的灰色预测、多项式回归模型的民用汽车运力组合预测模型。此模型综合了各单一模型的有效信息,能够比较客观地反映地区民用汽车运力的发展趋势,为相关部门提供决策依据。

论述了汽车牌照自动识别系统的组成、原理及车牌图像预处理、字符的定位和分割方法,并在对字符进行特征提取的基础上,研究了利用神经网络算法对字符进行识别这一问题.

对安全气囊点火时刻的准确控制是气囊系统起到保护乘员作用的关键技术。点火控制算法是实现气囊适时准确点火的手段。本文提出了一种基于人工神经网络的汽车安全气囊点火控制算法。算法构造了一个三层人工神经网络,利用碰撞发生时的减速度信号和乘员重量为输入信号,其输出信号为乘员的头部位移,作为气囊触发的一个依据。

为了达到准确地对汽车液压泵进行故障诊断的目的,深入地研究了模糊神经网络在故障诊断中的应用。首先,分析了模糊rbf神经网络模型以及对应的算法流程;接着,根据汽车液压泵所存在的故障建立了故障诊断的数据样本对模糊神经网络进行训练;最后,利用训练后的模糊神经网络对汽车液压泵进行故障诊断,结果表明,模糊神经网络具有非常高的故障诊断效率。

汽车起重机由于其结构的特殊性和工作环境的复杂性,对工作幅度有比较精确的要求。在工作时,吊臂往往会发生形变。为了得出精确的工作幅度,计算相应的形变量是很有必要的。本文通过建立bp神经网络,利用实测数据,得出了较精确的形变量。为工作幅度的精确计算提供了保障。

针对汽车门把手在企业生产过程中存在的具体问题,采用数值模拟技术、正交试验设计理论和神经网络理论优化塑件的注塑工艺参数,获得较为准确的最佳工艺参数组合,提出新的预测塑件熔接痕长度和位置的方法。新技术和新思路的运用,在控制汽车门把手熔接痕方面产生了良好的效果。

阐述了运用数值模拟和人工神经网络技术相结合的方法进行汽车覆盖件坯料设计的思路,试验研究的结果表明:采用设计优化切实可行,具有良好的实际应用效果。

以油门踏板操作(行程百分比)、卷扬手柄操作(开度百分比)及起重量作为输入参数,以燃油消耗量作为输出结果,基于bp神经网络建立针对用户操作的汽车起重机燃油消耗量预测模型;采集汽车起重机各工况下燃油消耗量试验数据,对比定发动机转速试验样本与不定发动机转速试验样本对bp神经网络模型预测精度的影响,并在神经网络训练样本前处理过程中引入滑动平均法;727个预测值与目标值的对比显示,模型相对误差平方和为0.00031,线性回归值为0.99949;仿真结果表明,定发动机转速试验样本及滑动平均法能够显著提高bp神经网络的泛化能力及仿真精度,从而提高汽车起重机燃油消耗量预测的精确度。

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基于人工神经网络的汽车座椅舒适度评价模型

本文介绍了压力开关测试的重要性和其在国内的现状,阐述了一种智能化动态测试压力开关的设计思想,并对所研制的样机做了评价并提出了改进意见。

机械式压力开关在汽车空调中的应用 压力开关安装在汽车空调制冷剂循环管路中，检测制冷循环系统 的压力，当压力异常时启动相应的保护电路，防止造成系统的损坏。 常见的压力开关主要有高压开关、低压开关、双重压力开关和三重压 力开关等。 1.高压开关 汽车空调在使用中，当出现散热片堵塞、冷却风扇不转或制冷剂 过量等不正常状况时，系统压力会过高，若不加控制，过高的压力会 损坏系统元件。 高压开关安装在高压管路中，一般装在储液干燥器上，串联在压 缩机电磁离合器电路或冷凝器风扇电路中。当系统压力过高时，高压 开关动作，切断离合器电路或接通冷却风扇高速挡电路，防止压力继 续升高，避免造成系统的损坏。 高压开关有两种类型：常开型和常闭型，其结构如图5-5所示。常 开型高压开关串联在冷凝器风扇电路中，膜片2上方通高压侧制冷剂， 下方作用有一弹簧5。正常情况下，制冷剂压力低于弹簧压力，触点 断开

随着现代化生产技术的迅速发展,汽车的制造技术也在发生质的飞跃,其中汽车的结构和装置和传统的汽车相比有了很大的不同。同时汽车的维护工作也随着汽车的结构和装置的变化发生着本质的变化,现在很多汽车维修中心也正在从盲目拆卸向着先检测后维修的作业方式发生转变。汽车底盘的工作状况对于汽车行车安全的保障、环保、节能具有非常重要的意义。在此种情况下,研究开发一种具有多功能的既经济又实用的汽车底盘综合检测诊断设备便具有十分重要的意义。

人工神经网络模型预报汽车齿轮钢淬透性

随着社会发展,汽车已经成为家庭的重要出行工具.汽车运行时间越长,故障发生率越高,不利于人们的生命健康安全.因此,利用现代模式识别、机器学习等技术构建一个汽车故障率预测模型,及时发现汽车运行故障,以便能够保证汽车以及乘用人的生命安全.本文详细地分析了bp神经网络的基本理论和概念,同时将其应用到汽车故障率预测中,可以提高故障率预测的准确度.

本文将详细说明汽车压力开关在建设工程领域中的作用，以及当压力开关出现故障时可能引起的一系列问题。通过了解这些情况，我们可以及时采取措施修复或更换压力开关，确保建设工程的顺利进行。

随着汽车生产技术的迅速发展，汽车的结构和装置和传统的汽车相比有了很大的不同。汽车的维护工作也随着汽车的结构和装置的变化发生着变化，现在很多汽车维修中心也正在从盲目拆卸向着先检测后维修的作业方式发生转变。机动车制动性能的好坏直接关系到行车安全，因此它是安全检测中的重点检测项目之一。

以小波分析和bp神经网络为基础,构建了小波神经网络预测模型。使用ca6140车床对氟金云母陶瓷进行了干车削试验,并用三向测力仪测量了切削过程的切削力变化趋势。基于小波包中的wpbmpen函数对切削力信号进行了降噪处理,切削力信号在降噪后有明显改善,能更形象地表达出切削力的变化趋势。基于小波神经网络对切削力进行了预测,结果表明:小波神经网络预测值、信号降噪处理值和试验值都非常相近,说明切削力在预测过程中具有一定的可靠性,小波神经网络预测前对切削力信号的降噪处理是合理的。

为在继电器的设计和生产阶段通过多个评价指标评价其整体品质,研究了多层次综合评判模型的可计算性。该模型依据电器产品设计方案关于技术性能和成本的综合评价指标体系,并通过对神经网络原理的评判方法的研究而建立。实例证明,人工神经网络的出现为处理各种模糊的、数据不完全的、模拟的、不精确的模式识别问题提供了一个全新的途径。