毕业设计任务书-巢建栋.doc

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1、上海工程技术大学毕业设计（毕业论文）任务书学院汽车工程学院专业交通运输（汽车运用工程）班级学号061412120学生巢建栋指导教师张心光题目汽车发动机寿命预测建模研究任务规定进行日期自2016年1月18日起，至2016年6月17日止一、题目来源、目的、意义本题目为论文类模拟课题，来源于汽车发动机寿命预测建模研究。拟定本课题的目的，使学生学习BP神经网络的理论及其应用，对如何进行现代汽车发动机寿命预测建模研究进行研究。通过本次毕业设计，不仅能使学生掌握BP神经网络的理论及其应用，而且可以在中外专业文献的检索和外文文献的阅读能力、综合分析和算

2、法设计能力、计算机应用基本技能、工作协调能力等方面得到实际的训练和提高，使学生的综合能力得到全面的锻炼。二、主要工作内容（1）检索查阅相关文献资料，深入学习及掌握与BP神经网络相关的基础理论和工程应用；（2）学习Matlab自带的BP神经网络工具箱；（3）设计BP神经网络模型结构；（4）通过实际调查及查阅参考文献，获取汽车发动机寿命预测建模所需的试验数据；（5）利用BP神经网络工具箱进行汽车发动机寿命预测建模与预报；（6）依据汽车发动机寿命预测建模与预报结果，优化BP神经网络的结构参数；（7）完成毕业设计（论文）。三、主要技术指标（或主要

3、论点）1.创建BP神经网络模型结构2.优化学习率等BP神经网络的结构参数3.确定BP神经网络的隐含层神经元个数4.获取汽车发动机寿命预测建模所需的试验数据5.汽车发动机寿命预测建模与预报结果：泛化性能优良四、进度计划第1-2周收集有关资料，学习Matlab自带的BP神经网络工具箱及工程应用，完成外文翻译。第3周完成开题报告。第4-7周建立BP神经网络的模型结构，获取汽车发动机寿命预测建模所需的试验数据。第8-12周应用BP神经网络进行汽车发动机寿命预测建模与预报。第13-16周完成毕业设计论文撰写。第17周依据汽车发动机寿命预测建模与预报

4、结果，优化BP神经网络模型结构及其结构参数，包括学习率等。第18周论文装订、答辩准备及毕业答辩。五、主要参考资料（外文资料至少一篇）[1]王戡,郑玲,刘非.基于广义回归神经网络的磁流变减振器模型辨识[J].汽车工程,2013,35(7):619-623.[2]王栋.基于灰色关联和BP神经网络的汽车保有量预测[J].计算技术与自动化,2015,34(1):29-33.[3]程启明,万德均,吴俊,马壮.船舶操纵的高斯势函数神经网络PID控制器研究[J],东南大学学报,28(6):140-145,1998.[4]BhattacharyyaS.K

5、.andHaddaraM.R.,Parameteridentificationfornonlinearshipmanoeuvring[J],JournalofShipResearch,50(3):197-207,2006.[5]MoreiraL.andGuedesSoaresC.,Dynamicmodelofmanoeuvrabilityusingrecursiveneuralnetworks[J],OceanEngineering,30(13):1669-1697,2003.[6]HaddaraM.R.andWangY.,Paramet

6、ricidentificationofmaneuveringmodelsforships[J],InternationalShipbuildingProgress,46(445):5-27,1999.[7]范佘明,祝伟敏,李志春.基于人工神经网络的船舶操纵性能预报方法[J],中国造船,4(147):7-12,1999.[8]王菲露,宋杨.基于广义回归神经网络的蛋白质二级结构预测[J].计算机仿真,2012,29(2):184-187.六、系审批意见系主任（签名）:七、院领导审核意见院领导（签名）:八、学生实际完成日期九、同组设计（论文）者