浅析人工神经网络在汽车轮轴松旷间隙检测中的应用.pdf

人工神经网络(ANN)是一种模仿生物神经系统的计算模型，它由大量的处理单元（神经元）组成，这些单元通过连接权重相互联系，能够处理复杂的数据和模式识别任务。在汽车轮轴松旷间隙检测中，神经网络的应用主要是解决传统检测方法的局限性，提升检测的智能化程度。 汽车轮轴的松旷间隙对汽车的行驶安全性和可靠性有着重大影响。过大的间隙可能导致操控稳定性降低，行驶过程中车辆摇摆不定，加剧轮胎和悬挂部件的磨损，甚至可能引发转向不灵敏和交通事故。因此，定期准确地检测轮毂轴承和主销的配合间隙至关重要。 当前的检测设备虽然已能实现部分自动化，如通过计算机控制检测台滑板来检测轮胎受力和位移，但仍然存在人为判断的环节，影响了检测的精度和效率。这就需要更智能的解决方案，人工神经网络正是这样的技术。它可以通过学习和理解轮轴松旷间隙检测的知识，构建力和位移的关系曲线，通过曲线变化来识别间隙的大小。在实际应用中，神经网络模型可以分为两类情况： 1. 当主销间隙或轮毂出现间隙时，可以通过模糊自组织神经网络模型进行分析。该模型结合模糊等价关系和类距离阈限，能够从原始数据中自动归纳出诊断规则，从而实现对间隙的准确识别，减少了人为干预的需求。 2. 对于轮毂轴承的松旷间隙，可以通过受力分析建立数学模型。例如，当台板施加侧向力时，轮毂内外轴承的动态径向支反力会发生变化。当侧向力增大到一定程度，内轴承将承担全部轮荷，揭示出松旷间隙的存在。在这个过程中，特定参数保持不变，随着台板位移，轮胎变形增量为零，使得侧向力保持恒定，进一步确认间隙的暴露。 通过这些分析，人工神经网络可以提高汽车轮轴松旷间隙检测的精度和自动化水平，减少人工误差，提高检测效率，有助于实现更安全、更可靠的汽车维护和保养。结合深度学习和机器学习的方法，神经网络可以不断优化其性能，适应更多复杂的检测场景，为汽车行业的质量控制和安全保障提供有力的技术支持。