基于人工神经网络的汽车制动距离预测研究

论文摘要

汽车行驶安全关系到人们的生命财产安全,汽车的制动性能的好坏直接关系到汽车的安全行驶,而汽车制动距离是衡量汽车制动性的重要性指标之一。因此,研究汽车的制动距离具有重要的意义。国内外学者针对汽车制动性能和制动距离进行了研究,并取得了丰硕的成果,但对汽车制动距离进行预测的研究相对较少。因此,本文采用人工神经网络的方法对汽车制动距离进行预测研究,为汽车防撞系统、汽车制动警报等方面做了探索研究。本研究的主要内容和结论如下:（1）在对汽车制动过程、制动距离影响因素、路面附着系数影响因素和几种制动距离计算方法进行详细分析以及对神经网络预测理论进行阐述的基础上,提出了采用人工神经网络方法预测汽车制动距离的思路,并阐述了对汽车制动距离预测的必要性和可行性。（2）采用人工神经网络方法建立汽车制动距离预测模型的思路,即以汽车的行驶状况参数为输入输出样本,进行神经网络训练,得到各层网络权值与阈值,进而得到固化的预测模型。采用MATLAB软件建立了干沥青与混凝土路面、干碎石路面、湿沥青和混凝土路面以及冰雪路面四种路面状况下的汽车制动距离预测模型,并对这些模型进行了仿真测试检验,结果表明:四个模型对制动距离的测算值与样本值的相对误差的平均值分别为-0.13%、-0.76%、1.04%和0.33%。（3）完成了汽车制动距离预测系统的软件设计。进行了预测系统调试试验,结果表明:该系统可以进行附着系数和制动距离的参数计算;系统可以采用手动和自动链接两种方式对汽车制动距离进行预测;系统能够实时接收外部设备传输的车速和附着系数等汽车行驶状况参数,并将参数及预测的制动距离值进行实时显示以及存储于ACCESS数据库当中;当汽车行驶速度在30120km/h范围内时,系统对制动距离的预测相对误差的平均值为-0.99%,相对误差的最大值为-3.18%,相对误差的最小值为0.06%。研究结果表明,基于人工神经网络的汽车制动距离预测方法正确可行,系统运行可靠,预测精度较高。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 选题的目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究状况
• 1.2.2 国内研究状况
• 1.3 论文研究内容及技术路线
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 技术路线
• 第二章 基于神经网络的制动距离预测分析
• 2.1 制动距离定义及过程分析
• 2.1.1 汽车制动过程分析
• 2.1.2 制动距离
• 2.2 制动距离的影响因素分析
• 2.2.1 制动器制动力
• 2.2.2 制动初速度
• 2.2.3 时间
• 2.2.4 路面附着系数
• 2.3 神经网络预测理论
• 2.3.1 神经网络简介
• 2.3.2 BP 神经网络预测理论
• 2.3.3 神经网络在预测方面的发展
• 2.3.4 神经网络预测功能
• 2.4 制动距离预测必要性和可行性分析
• 2.4.1 制动距离预测必要性分析
• 2.4.2 制动距离预测可行性分析
• 2.4.3 制动距离预测方法
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于神经网络的制动距离预测模型建立
• 3.1 汽车制动距离预测模型建立思路
• 3.2 预测模型建立方法及步骤
• 3.3 制动距离预测模型的建立
• 3.3.1 数据来源
• 3.3.2 网络结构设计
• 3.3.3 预测模型的GUI 实现
• 3.3.4 不同路面状况下的预测模型建立结果
• 3.4 预测模型仿真检验及结果分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 汽车制动距离预测系统设计
• 4.1 系统分析及体系结构设计
• 4.1.1 系统构建思想及目标
• 4.1.2 系统功能结构设计
• 4.1.3 系统开发平台选择
• 4.1.4 系统开发语言选择
• 4.1.5 数据库设计
• 4.2 系统主界面设计
• 4.3 制动距离预测模块设计
• 4.3.1 手动模块设计
• 4.3.2 自动链接模块设计
• 4.4 参数计算模块设计
• 4.5 数据采集模块设计
• 4.5.1 数据采集模块电路设计
• 4.5.2 数据采集模块软件设计
• 4.6 系统调试
• 4.6.1 系统调试环境
• 4.6.2 系统调试及其结果分析
• 4.7 本章小结
• 第五章 结论和展望
• 5.1 结论
• 5.2 创新点
• 5.3 展望
• 参考文献
• 附录
• 致谢
• 作者简介