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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與車(chē)輛的結(jié)合論文
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立是基于對(duì)人的大腦和神經(jīng)系統(tǒng)的分析而形成的，其主要運(yùn)用于建模中，在各種工程中都能夠得到廣泛地應(yīng)用，現(xiàn)在，車(chē)輛工程專(zhuān)業(yè)發(fā)展迅速，隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，車(chē)輛工程也朝著智能化的方向發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了對(duì)車(chē)輛工程的智能化控制，車(chē)輛工程在原有的控制方案中，主要是采用數(shù)學(xué)相關(guān)的盧綸，但是還存在很多缺陷，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車(chē)輛工程中使用，使車(chē)輛工程的局限性得到了解決。
1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在人腦的拓?fù)渲袑?shí)現(xiàn)的，其特點(diǎn)主要有以下幾點(diǎn)。
1.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)性特點(diǎn)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)比較清晰，具有清晰的框架，其是由神經(jīng)元按照一定的順序排列而成的，神經(jīng)元在完成輸入的過(guò)程中能夠分析工程的權(quán)值，能夠?qū)⒉煌窠?jīng)元信息連接起來(lái)，能夠明確連接的關(guān)系，同時(shí)能夠確保連接的強(qiáng)度。不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其組織結(jié)構(gòu)也是不同的，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)不同性能的工程的運(yùn)行。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有分布式特點(diǎn)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)各種神經(jīng)元的連接，從而能夠?qū)⒐こ痰闹饕攸c(diǎn)表述清楚，在獲取聯(lián)結(jié)的權(quán)值以后，通過(guò)模擬人腦的拓?fù)浣Y(jié)果，從而能夠準(zhǔn)確地獲取信息，能夠?qū)⒏鱾�(gè)單元的信息進(jìn)行整個(gè)，使各個(gè)單元的整體性能比較完善。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)現(xiàn)權(quán)值的聯(lián)結(jié)后，還能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)的相關(guān)性分析，能夠?qū)崿F(xiàn)信息的分布式存儲(chǔ)，各部分的信息能夠起到相互作用的效果，信息不是獨(dú)立的，而是形成一個(gè)整體，從而能夠使工程的容錯(cuò)能力增強(qiáng)，不會(huì)因?yàn)樾盘?hào)的干擾而造成數(shù)據(jù)不能輸出。
1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行性特點(diǎn)
當(dāng)信息輸入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，其可以實(shí)現(xiàn)雙向的處理，促進(jìn)了信息的輸入和輸出，在這種模式中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)了結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)信息的有效傳遞，各個(gè)神經(jīng)元在整體的控制下，能夠?qū)崿F(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線(xiàn)性特點(diǎn)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)不同的變量之間的同時(shí)映射，使一個(gè)自變量能夠?qū)?yīng)多個(gè)變量。
2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車(chē)輛工程中的應(yīng)用
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠促進(jìn)車(chē)輛模型的識(shí)別
2.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠促進(jìn)輪胎動(dòng)力學(xué)模型的識(shí)別
輪胎動(dòng)力學(xué)能夠?qū)?chē)輛的運(yùn)行能力進(jìn)行精確地描述，輪胎的構(gòu)成材料是不同的，而且具有非線(xiàn)性特點(diǎn)，因此，在輪胎動(dòng)力學(xué)模型建成以后，都會(huì)存在精度問(wèn)題，所以，在車(chē)輛運(yùn)行的過(guò)程中，運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立精確的輪胎動(dòng)力學(xué)模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了輪胎動(dòng)力學(xué)模型的層次感，分別用三個(gè)不同的神經(jīng)元，實(shí)現(xiàn)了輸入層、隱含層和輸出層的設(shè)置，為了能夠確保輪胎的動(dòng)力學(xué)模型能夠結(jié)合實(shí)際車(chē)輛的運(yùn)行情況，就需要對(duì)輪胎的縱向力和側(cè)向力進(jìn)行分析，分別運(yùn)用輸入層和輸出層的兩個(gè)單元。
2.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠促進(jìn)對(duì)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)模型的識(shí)別
在車(chē)輛運(yùn)行的過(guò)程中，可以借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型的計(jì)算，在輸入一定的數(shù)值后，運(yùn)用此模型能夠?qū)崿F(xiàn)輸出的數(shù)值的相似性，運(yùn)用一個(gè)可以循環(huán)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛系統(tǒng)的識(shí)別。在輸入的過(guò)程中，可以運(yùn)用8 個(gè)神經(jīng)元，能夠?qū)?chē)輛運(yùn)行的狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，分析車(chē)輛的運(yùn)行速度、側(cè)向速度和加度素，在數(shù)據(jù)輸出的過(guò)程中設(shè)置8 個(gè)神經(jīng)元，這樣可以實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛位移增量的觀(guān)察。在進(jìn)行車(chē)輛運(yùn)動(dòng)模型的識(shí)別過(guò)程中，不是運(yùn)用的神經(jīng)元越多就越好，當(dāng)能夠確保網(wǎng)絡(luò)精度的前提下，神經(jīng)元的數(shù)量越燒越好，這樣可以節(jié)省成本。
2.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠促進(jìn)駕駛員與車(chē)輛模型的識(shí)別
在對(duì)駕駛員和車(chē)輛系統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)駕駛員的思維進(jìn)行模擬，通過(guò)設(shè)計(jì)輸入層、隱含層和輸出層，對(duì)不同距離的車(chē)輛的軌跡進(jìn)行描述，從而能夠?qū)崿F(xiàn)駕駛的模擬。
2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車(chē)輛運(yùn)動(dòng)控制中的應(yīng)用
2.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車(chē)輛懸架系統(tǒng)中的控制
車(chē)輛懸架控制系統(tǒng)在運(yùn)行的過(guò)程中流程比較復(fù)雜，而且也呈現(xiàn)出非線(xiàn)性特點(diǎn)，在運(yùn)行的過(guò)程中隨機(jī)性比較強(qiáng)，所以，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)懸架的系統(tǒng)進(jìn)行分析與控制。在輸入層運(yùn)用幾個(gè)神經(jīng)元，能夠分析路面是否是平整的，在隱含層可以運(yùn)用神經(jīng)元分析懸架系統(tǒng)的控制能力。
2.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車(chē)輛運(yùn)行軌跡的控制
在平整度比較差的路面上，即使是技術(shù)較為嫻熟的駕駛員，進(jìn)行垂直倒行也是比較難的，所以，運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)掛車(chē)的機(jī)組進(jìn)行模擬，從而能夠?qū)⑼？康奈恢么_定下來(lái)。運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)于邏輯運(yùn)算結(jié)合起來(lái)，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)車(chē)輛轉(zhuǎn)向的控制。
3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車(chē)輛工程運(yùn)用的發(fā)展方向
車(chē)輛工業(yè)現(xiàn)在朝著智能化的方向發(fā)展，因此，在給人們提供便利的同時(shí)，其出現(xiàn)的問(wèn)題也是越來(lái)越多，所以，原有的建模方法已經(jīng)不能適用了，所以，應(yīng)該針對(duì)前饋網(wǎng)絡(luò)，使車(chē)輛工程朝著規(guī)范化和智能化的方向發(fā)展，運(yùn)用軟件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛工程的控制，在BP 網(wǎng)絡(luò)中能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)車(chē)輛工程的控制，可以通過(guò)力學(xué)的計(jì)算，對(duì)車(chē)輛工程進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，從而能夠使RBF 網(wǎng)絡(luò)的使用范圍更加廣泛，借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)豐富的聯(lián)想效果，提高車(chē)輛工程的容錯(cuò)能力。
4 結(jié)語(yǔ)
現(xiàn)在，車(chē)輛工程的規(guī)模越來(lái)越大，而且車(chē)輛工程越來(lái)越多，所以，將智能化技術(shù)應(yīng)用到車(chē)輛工程中是很有必要的，所以，研究人工智能網(wǎng)絡(luò)在車(chē)輛工程中的應(yīng)用是很有必要的，可以借助人工智能網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛工程的智能化發(fā)展，可以將人工智能網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到促進(jìn)輪胎動(dòng)力學(xué)模型的識(shí)別，對(duì)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)模型的識(shí)別，對(duì)駕駛員與車(chē)輛模型的識(shí)別，對(duì)車(chē)輛懸架系統(tǒng)中的控制等領(lǐng)域，從而促進(jìn)車(chē)輛工程的發(fā)展。
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