試論汽車底盤綜合性能檢測中神經網絡的應用

蔡應春　曹再喜　江莉娜

摘要：科學技術的飛速發展使得汽車技術得到了進一步優化與完善，與之相關的設計工作、制造工作和維修工作也在逐步發生了本質性變化。綜合性能檢測作為保證汽車質量的重要工作，檢測方法和手段的科學性和有效性至關重要，尤其是對于汽車底盤的性能檢測而言，檢測方法是否科學直接關系檢測結果。因此，本文介紹了神經網絡在汽車底盤綜合性能檢測中的應用，以此來為日后汽車底盤綜合性能的檢測工作提供一定的參考依據。

關鍵詞：汽車底盤 綜合性能 神經網絡

中圖分類號：U472.9 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）09-0109-01

隨著人們生活水平的不斷提高，汽車已經成為人們生活中不可或缺的一種交通工具，汽車質量的保證也逐漸引起了社會各界的高度重視。作為提高產品質量的一項關鍵工作，質量檢測至關重要，汽車底盤綜合性能檢測作為當前汽車檢測工作的重要組成部分，完善檢測方法和手段可以進一步提高檢測結果的可參考性。神經網絡是當前應用于汽車底盤綜合性能檢測的一項關鍵技術，可以大幅度提高檢測結果的準確度，給我國汽車行業的持續發展奠定了堅實的基礎。

1 神經網絡與智能診斷

1.1 神經網絡概述

這里所說的神經網絡特指人工神經網絡，主要指的是以動物神經網絡行為特征為基礎，進行分布式并行信息處理的算法數學模型。神經網絡所研究的內容相對來說比較廣泛，所以可以將其應用到社會發展的諸多領域中。由于神經網絡具有獨特的結構和信息處理方法，所以能夠解決很多計算機無法解決的問題。目前，隨著相關學者對神經網絡相關理論研究的不斷深入，其應用范圍也在進一步擴大，逐步開始向汽車檢測方面延伸。

1.2 神經網絡智能診斷

對于故障診斷工作而言，其核心技術就是模式識別。在過去的時間里，傳統模式識別方法由于技術方法不夠完善，所以很多問題無法得到實質性的解決，而神經網絡的出現則改變了這一現狀。與傳統故障診斷方法相比，神經網絡采取了與之截然不同的診斷模式，但二者之間卻存在著緊密的聯系。神經網絡在故障診斷方面所體現出來的優勢有很多，比如說，所采用的故障診斷方法具有特征提取和模式識別的雙重作用；可以在模式空間內形成不同類型的判決表面以及網絡具有容錯性和自適應性等。正因為神經網絡智能診斷具有諸多優勢，從而使得神經網絡在故障診斷工作中得到了廣泛應用。

2 神經網絡在汽車底盤綜合性能檢測中的應用

2.1 神經網絡的選擇與設計

汽車底盤綜合性能檢測若想達到最佳效果，神經網絡的選擇與設計非常重要。神經網絡的算法有很多，但目前應用范圍最廣的則要屬BP網，究其原因，主要是因為該算法計算量小、簡單易行，只要具備足夠的隱節點，就可以完成多方面的映射，而且還可以大幅度提高網絡整體的自適應能力。網絡算法選擇完成之后，接下來就是對前饋網的設計。此項工作的開展需要完成以下5個方面的內容，即隱層數的確定、隱層神經元數的確定、訓練次數的確定、訓練集的設計以及初始權值的選擇。只有做好上述5項工作，才能夠使前饋網設計科學、全面、系統，進而將其作用在汽車底盤綜合性能檢測中充分發揮出來。

2.2 神經網絡的建立

神經網絡的建立需要根據具體檢測內容科學設定，對于汽車底盤綜合性能檢測而言，需要考慮的因素就是車輪的外傾角和前束角，這兩項內容與汽車的輪胎結構、懸架類型以及側滑量等信息具有直接聯系。所以，在對神經網絡模型的參數進行選擇的時候，可以以表1和表2的參數為準。

以表1、表2的內容為依據，我們就可以構建出神經網絡模型了。

3 網絡識別結果分析

網絡模型構建完成之后，筆者對10組車輪定位參數試驗樣本進行了試驗，表3為試驗結果。

通過對10組車輪定位參數試驗樣本的識別結果我們可以看出，10組中僅有一組的期望值計算錯誤，正確輸出率高達90%，由此可見，利用神經網絡可以有效提高汽車底盤綜合性能的檢測結果。

4 結語

綜上所述，隨著我國汽車行業發展腳步的不斷加快，如何實現汽車產品性能檢測的科學性成為了相關部門所面臨的一項重大課題。從本文的分析我們能夠看出，神經網絡在汽車底盤綜合性能檢測中的應用，不僅可以提高檢測結果的科學性和可參考性，而且檢測方法簡便，檢測效率較高。可以預見，在未來的時間里，神經網絡在汽車行業發展中將得到持續推廣和應用，進一步促進國內汽車行業的長足發展。

參考文獻

[1]孫從璽.神經網絡在汽車底盤綜合性能檢測中的應用研究[D].吉林大學，2004.

[2]王國霈.淺析神經網絡在汽車制動性能檢測系統中的應用[J].科學與財富，2015（22）.