基于MATLAB的BP神经网络实现减振器缺陷产品自动识别

任 强; $2

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期刊信息

中国标准连：ISSN1005-2895
续出版物号： CN 33-1180/TH
主管单位：轻工业杭州机电设计研究院有限公司
主办单位：轻工业杭州机电设计研究院有限公司、中国轻工机械协会、中国轻工业机械总公司
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任强，谢伟东.基于MATLAB的BP神经网络实现减振器缺陷产品自动识别[J].轻工机械,2012,30(4):

基于MATLAB的BP神经网络实现减振器缺陷产品自动识别

Application of BP Neural Network in Defective Product of Shock Absorber Based on MATLAB

DOI：

中文关键词: 减振器示功图 MATLAB BP神经网络

英文关键词:shock absorber indicator diagram MATLAB BP neural network

基金项目:

作者	单位
任强，谢伟东

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中文摘要:

减振器是汽车悬架的重要组成部分，其性能直接影响整车的安全性和舒适性，减振器示功图是判断减振器是否合格的重要依据。目前，减振器示功图的类型识别都依赖人的经验。文章通过在MATLAB中训练BP神经网络，实现了减振器缺陷产品的自动识别，该研究具有巨大的市场价值。

英文摘要:

Shock absorber is an important part of automotive suspension,it will direct influence the safety and comfort of a vehicle. Indicator diagram of shock absorber plays an important role in identifying whether it is qualified. At present, shape identification of the indicator diagram of shock absorber depends heavily on experience. The paper trained BP neural networks with MATLAB to realize automatic identification the defective products of shock absorber. The study has tremendous market value.

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