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1、第32卷第4期浙江工业大学学报Vol.32No.42004年8月JOURNALOFZHEJIANGUNIVERSITYOFTECHNOLOGYAug.2004基于BP神经网络的汽车车身拉延油的研制1112马林才,夏良耀,郑定浩,王毓民(1.浙江交通职业技术学院汽车工程系,浙江杭州311112;2.长安大学汽车学院,陕西西安710064)摘要:由于拉延油内涉及的添加剂品种多,其性能指标与添加剂间的相互关系又很复杂,所以普通数学方法很难做到在不考虑这个复杂关系的前提下寻找出最优配方组成。BP神经网络是一个优秀的并行数据处理方法,具有暗箱操作性、以及强大的学习
2、能力和推广能力。本文使用BP神经网络计算出最佳添加剂加量,并研制出具有很好极压性、清洗性、防锈性和安全性的拉延油。关键词:拉延油;BP神经网络;最佳加量;研制中图分类号:TP391.7文献标识码:A文章编号:1006-4303(2004)04-0367-04Developmentofthecarbody'sdrawingoilbasedontheBPneuralnetwork1112MALin-cai,XIALiang-yao,ZHENGDing-hao,WANGYu-min(1.DepartmentofAutomobileEngineering,Zhe
3、JiangVocationalandTechnicalInstituteofTransportation,HangZhou311112,China;2.AutomobileInstitute,Chang'AnUniversity,XI'AN,710064,China)Abstract:Thedrawingoilcontainsmanykindsofadditives,andoil'sperformancedependsonthecomplexinteractionamongadditives.Theoptimumformulationofthedrawi
4、ngoilcannotbeworkedoutbyusingthecommonmathematicsmethodsthatmusttaketheinteractionintoconsideration.TheBPneuralnetworkwasprovedtobeanexcellentparalleldata-handlingmethodwithdark-boxoperatingperformance,powerfulstudyingandgeneralizingability.Therefore,theBPmethodwasadoptedinthispa
5、per.Onthebasicofthedata,thedrawingoilwithgoodloadcarrying,clean-out,anti-rustability,andsecureperformanceisfinallydeveloped.Keywords:drawingoil;Bpneuralnetwork;optimumaddamount;develop多层前向反馈式神经网络是目前应用比较广泛的神经网络,其中BP(Back-PropagationNetwork)算法是最著名的多层前向反馈式神经网络算法。早在1982年,Rumelhart,Mc
6、clelland及他们的同事成立了PDP小组,研究并行分布信息处理方法。BP神经网络具有强大的学习能力,推广能力,能胜任数据拟合、优化、预测等工作。由于车身拉延油的研制,涉及添加剂品种多,拉延油性能指标与各个添加剂间的相互关系复收稿日期:2003-11-07;修订日期:2004-03-02基金项目:浙江省教育厅科研项目(20031228)作者简介:马林才(1976-)男,江西德兴人,讲师,硕士,主要从事汽车燃料和润滑材料研究。·368·浙江工业大学学报第32卷杂。若使用多元回归分析,则工作繁重,效率低,延长了研制时间和增加了研制费用。为此,本文拟使用BP
7、神经网络来拟合试验数据,利用神经网络的强大推广能力,快速地计算出最佳添加剂加量,为后续的工作赢得时间。1BP神经网络1.1BP网络概述BP网络具有高度非线性关系的映射能力,可实现M维欧氏空间(输入层单元数)到N维欧氏空间(输出层单元数)的任意映射(如图1)。BP网络分输入层、隐含层和输出层,隐含层又有一层、两层等等,一般不会超过两层。层与层间采用全连接方式,同层单元之间不存在相互连接。BP网络每一层权值可通过学习来调节,其基本处理单元(除输入层外)为非线性输入-输出关系。其作用函数一般选用S型作用函数。1f(x)=-x(1)1+eBP网络学习是典型的有导
8、师学习,其学习算法是对简单的学习规则的推广和发展,其基本原理简介如下:图1BP
