【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机技术中的人工智能领域，主要是应用神经网络等人工智能技术的计算机辅助的汽车底盘选型方法。
技术介绍
传统的底盘选型方法，是依靠设计者丰富的知识和经验来保证设计的合理性。但是，要在设计的初期将各种因素进行十分全面地分析和考虑，选择合适的底盘各总成型式及关键参数，难度相当大。而且，近年来新式的各底盘总成机构不断出现，新型的各底盘总成机构不断被采用，单纯依靠设计者的个人经验来进行选型和设计的工作方式是不可取的。
技术实现思路
本专利技术的目的就是要克服上述不足，而提供。先进的人工神经网络算法对于那些已拥有大量的数据，但对其内部规律难以找到精确数学描述的问题，具有独特的自学习能力，经过学习和训练的人工神经网络能够提取蕴藏在数据中内部映射和联系。因此，以最新车型数据库作为支持，采用人工神经网络进行底盘各总成选型的尝试，在实际工程应用中有着重要的实际价值。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是这种计算机辅助的汽车底盘选型方法，输入一定的底盘已知条件，通过神经网络算法模拟专家思维，建立单隐层反向传播神经网络(BP网)，输入层为13个节点，隐层为10个节点，...
【技术保护点】
一种计算机辅助的汽车底盘选型方法，其特征是：输入一定的底盘已知条件，通过神经网络算法模拟专家思维，建立单隐层反向传播神经网络，在拥有大量车型数据的数据库的基础上，选择样本数据库，对目标车辆各总成进行统计、分析，进行神经网络训练，加以推理，得出对于底盘结构型式及其它参数的推理结果，并在此基础上，实现底盘各总成的选型以及关键参数的确定。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：黄建根，宁连利，
申请(专利权)人：万向钱潮股份有限公司，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]
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