基于RBF与粒子群优化算法的电子油门踏板电压调节参数的优化设计
The optimization design for accelerator pedal module's voltage parameter based on RBFN and PSO作者机构：西安建筑科技大学机电工程学院西安710055
出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)
年 卷 期：2011年第1期
页 面：72-74页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 082304[工学-载运工具运用工程] 08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 0823[工学-交通运输工程]
主 题：电子油门踏板 RBF神经网络 粒子群优化算法 电压参数优化
摘 要：针对汽车电子油门踏板在装配过程中电压调节参数值不准确,而影响产品使用性能的问题,提出采用RBF神经网络建立怠速点电压、机械止点电压及Kick-down初始受力电压参数网络数学模型,运用粒子群优化算法对怠速点电压或机械止点电压的取值进行优化,寻求电压调节的最优值。通过该方法,改善了产品电压位移的特性,提高了产品使用性能,为汽车智能化控制提供了支持。
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