基于BP神经网络的发动机曲轴高温性能分析处理方法与流程

基于bp神经网络的发动机曲轴高温性能分析处理方法
技术领域
1.本发明属于发动机曲轴高温性能分析技术领域，尤其涉及基于bp神经网络的发动机曲轴高温性能分析处理方法。


背景技术：

2.随着社会的进步工业化的快速发展，汽车已经逐步走入平常百姓家，汽车的出现大大拉近了人与人之间的距离，缩短了时空的距离，汽车内的组成部件众多，不同的配件有着不同的作用，其中发动机是汽车内最为核心也是最为基础的部件之一，发动机是汽车的心脏，汽车的动力源，其实不仅是汽车，许多能够做工的机械结构都需要发动机的驱动，发动机内又有大量的组成零件，这些组成零件共同支撑发动机的工作，其中发动机曲轴是发动机内最为重要的结构之一，曲轴它承受连杆传来的力，并将其转变为转矩通过曲轴输出并驱动发动机上其他附件工作。曲轴受到旋转质量的离心力、周期变化的气体惯性力和往复惯性力的共同作用，使曲轴承受弯曲扭转载荷的作用，在投入使用前，为了对于发动机曲轴耐高温性能进行测试与分析，亟待需要基于bp神经网络的发动机曲轴高温性能分析处理方法。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于：为了解决上述的问题，而提出的基于bp神经网络的发动机曲轴高温性能分析处理方法。
4.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于bp神经网络的发动机曲轴高温性能分析处理方法，包括如下步骤：s1、获取发动机曲轴相关样本数据；s2、拟合曲轴高温性能曲线；s3、估计曲轴高温性能数据；s4、获取发动机曲轴测试数据；s5、将获取发动机曲轴测试数据输入数据库内；s6、将输入数据导入springmvp架构内进行处理。
5.作为上述技术方案的进一步描述：所述s1中，获取发动机曲轴相关样本数据，进行样本数据训练，改变网络结点的连接权值，使其具有估计、分类的功能，样本数据的获取渠道为互联网获取、usb资料导入获取或蓝牙获取中的一种或多种。
6.作为上述技术方案的进一步描述：所述s2中，在一定时间内拟合曲轴高温性能曲线，对于拟合的曲轴高温性能曲线进行分别与编号，时间为75-95min。
7.作为上述技术方案的进一步描述：所述s3中，估计曲轴高温性能数据，对于曲轴高温性能数据拟定范围，根据拟定范
围进行分区。
8.作为上述技术方案的进一步描述：所述s4中，获取发动机曲轴测试数据，具体步骤为：a1、获取曲轴常温与高温性能测试数据；a2、获取曲轴常温性能待测数据；a3、获取曲轴高温性能回测数据。
9.作为上述技术方案的进一步描述：所述s5中，将获取发动机曲轴测试数据输入数据库内，并对于获取数据进行备份处理。
10.作为上述技术方案的进一步描述：所述s6中，将输入数据导入springmvp架构内进行处理，springmvp架构由数据访问层、分析层、控制层与视图层组成，其处理具体步骤为：b1、导入的数据会先进入数据访问层内；b2、数据进入分析层进行分析；b3、控制层进行用户交互；b4、视图层从模型层获取数据。
11.作为上述技术方案的进一步描述：所述b1中，导入的数据会先进入数据访问层内，对从检测数据、估计数据和回测数据进行操作，包括增删查改。
12.作为上述技术方案的进一步描述：所述b2中，数据进入分析层进行分析，数据访问层与分析层构成模型层，根据自身规则协调模型层完成统计分析操作，再返回控制层需要的数据。
13.作为上述技术方案的进一步描述：所述b3中，控制层进行用户交互，根据从视图层获取的用户命令，向模型层索取所需数据，所述b4中，视图层从模型层获取数据，给用户以可视化展示，并将用户请求传递给控制层。
14.综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：本发明中，该方法能够实现以低成本检测发动机曲轴性能，同时能够得到在以高成本才能获得的高温条件下的曲轴性能数据，能够对曲轴产品进行随机抽样并分别在常温和不同温度的高温条件下对曲轴的机械性能进行检测：同时该方法利用基于bp神经网络估算能够能够快速获取发动机曲轴硬度、抗拉强度、屈服强度、球化等级、珠光体含量等各种机械性能在高温条件下的性能曲线；同时该方法利用springmvc架构构建曲轴高温性能估计系统，能够实现性能数据的导入导出以及产品性能数据统计分析的可视化，通过采用该方法能够在常温环境实现对发动机曲轴在高温条件下硬度、抗拉强度、屈服强度、球化等级、珠光体含量等机械性能的检测推断，准确率达到95%以上。
附图说明
15.图1为基于bp神经网络的发动机曲轴高温性能分析处理方法的流程图。
具体实施方式
16.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
17.实施例1请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于bp神经网络的发动机曲轴高温性能分析处理方法，包括如下步骤：s1、获取发动机曲轴相关样本数据，进行样本数据训练，改变网络结点的连接权值，使其具有估计、分类的功能，样本数据的获取渠道为互联网获取；s2、在一定时间内拟合曲轴高温性能曲线，对于拟合的曲轴高温性能曲线进行分别与编号，时间为75min；s3、估计曲轴高温性能数据，对于曲轴高温性能数据拟定范围，根据拟定范围进行分区；s4、获取发动机曲轴测试数据，具体步骤为：a1、获取曲轴常温与高温性能测试数据；a2、获取曲轴常温性能待测数据；a3、获取曲轴高温性能回测数据；s5、将获取发动机曲轴测试数据输入数据库内，并对于获取数据进行备份处理；s6、将输入数据导入springmvp架构内进行处理，springmvp架构由数据访问层、分析层、控制层与视图层组成，其处理具体步骤为：b1、导入的数据会先进入数据访问层内，对从检测数据、估计数据和回测数据进行操作，包括增删查改；b2、数据进入分析层进行分析，数据访问层与分析层构成模型层，根据自身规则协调模型层完成统计分析操作，再返回控制层需要的数据；b3、控制层进行用户交互，根据从视图层获取的用户命令，向模型层索取所需数据；b4、视图层从模型层获取数据，给用户以可视化展示，并将用户请求传递给控制层。
18.本实施例中，该方法能够实现在将常温环境中以低成本检测发动机曲轴性能面同时能够得到在以高成本才能获得的高温条件下的曲轴性能数据，能够对曲轴产品进行随机抽样并分别在常温和不同温度的高温条件下对曲轴的机械性能进行检测，同时该方法能够获取性能数据，建立样本数据库。
19.实施例2请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于bp神经网络的发动机曲轴高温性能分析处理方法，包括如下步骤：s1、获取发动机曲轴相关样本数据，进行样本数据训练，改变网络结点的连接权值，使其具有估计、分类的功能，样本数据的获取渠道为互联网获取与usb资料导入获取；s2、在一定时间内拟合曲轴高温性能曲线，对于拟合的曲轴高温性能曲线进行分
别与编号，时间为85min；s3、估计曲轴高温性能数据，对于曲轴高温性能数据拟定范围，根据拟定范围进行分区；s4、获取发动机曲轴测试数据，具体步骤为：a1、获取曲轴常温与高温性能测试数据；a2、获取曲轴常温性能待测数据；a3、获取曲轴高温性能回测数据；s5、将获取发动机曲轴测试数据输入数据库内，并对于获取数据进行备份处理；s6、将输入数据导入springmvp架构内进行处理，springmvp架构由数据访问层、分析层、控制层与视图层组成，其处理具体步骤为：b1、导入的数据会先进入数据访问层内，对从检测数据、估计数据和回测数据进行操作，包括增删查改；b2、数据进入分析层进行分析，数据访问层与分析层构成模型层，根据自身规则协调模型层完成统计分析操作，再返回控制层需要的数据；b3、控制层进行用户交互，根据从视图层获取的用户命令，向模型层索取所需数据；b4、视图层从模型层获取数据，给用户以可视化展示，并将用户请求传递给控制层。
20.本实施例中，该方法利用基于bp神经网络估能够能够快速获取发动机曲轴硬度、抗拉强度、屈服强度、球化等级、珠光体含量等各种机械性能在高温条件下的性能曲线，并对曲轴产品的各种性能进行基本的统计分析。
21.实施例3请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于bp神经网络的发动机曲轴高温性能分析处理方法，包括如下步骤：s1、获取发动机曲轴相关样本数据，进行样本数据训练，改变网络结点的连接权值，使其具有估计、分类的功能，样本数据的获取渠道为互联网获取、usb资料导入获取与蓝牙获取；s2、在一定时间内拟合曲轴高温性能曲线，对于拟合的曲轴高温性能曲线进行分别与编号，时间为75-95min；s3、估计曲轴高温性能数据，对于曲轴高温性能数据拟定范围，根据拟定范围进行分区；s4、获取发动机曲轴测试数据，具体步骤为：a1、获取曲轴常温与高温性能测试数据；a2、获取曲轴常温性能待测数据；a3、获取曲轴高温性能回测数据；s5、将获取发动机曲轴测试数据输入数据库内，并对于获取数据进行备份处理；s6、将输入数据导入springmvp架构内进行处理，springmvp架构由数据访问层、分析层、控制层与视图层组成，其处理具体步骤为：b1、导入的数据会先进入数据访问层内，对从检测数据、估计数据和回测数据进行
操作，包括增删查改；b2、数据进入分析层进行分析，数据访问层与分析层构成模型层，根据自身规则协调模型层完成统计分析操作，再返回控制层需要的数据；b3、控制层进行用户交互，根据从视图层获取的用户命令，向模型层索取所需数据；b4、视图层从模型层获取数据，给用户以可视化展示，并将用户请求传递给控制层。
22.本实施例中，该方法利用springmvc架构构建曲轴高温性能估计系统，实现性能数据的导入导出以及产品性能数据统计分析的可视化，通过采用该方法能够在常温环境实现对发动机曲轴在高温条件下硬度、抗拉强度、屈服强度、球化等级、珠光体含量等机械性能的检测推断，准确率达到95%以上。
23.实施例1-3中，为了检测该方法测试的准确率，采用遗传算法对随机测试点进行预测与误差分析，结果如下表：以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。