为提高汽车故障诊断的准确率,提出一种基于改进人工鱼群算法优化BP神经网络的汽车故障诊断方法。在分析BP神经网络基本原理和局限的基础上,利用改进人工鱼群算法对BP神经网络参数寻优,从而进一步提高汽车故障诊断的准确率。仿真结果表明,基于改进人工鱼群算法优化BP神经网络的迭代次数为13次,少于未经参数优化的BP神经网络迭代次数,并可有效识别11种不同类型的汽车故障。研究表明,基于改进人工鱼群算法优化BP神经网络在提高汽车故障诊断的准确率上可行。

为适应现代技术发展及产品快速更新的要求，针对机械产品中装配体结构的快速造型设计问题，以SolidWorks2011为开发平台，运用VC＋＋编程语言，建立了锤片式粉碎机的装配体实体模型，研究了以DLL开发方式进行锤片式粉碎机产品智能化与自动化设计的方法，完成了用户界面的开发。以尺寸驱动为特征，参数化驱动实现锤片式粉碎机的重新建模，自动完成了整体模型的变动，并结合实例具体说明程序代码的设计，生成了自主设计的一套锤片式粉碎机参数化建模插件。研究结果表明：该智能化设计系统可以快速、自动修改锤片式粉碎机装配下零件的参数，并且输出形象直观的装配体三维实体模型，从而实现锤片式粉碎机设计的智能化及自动化，加快了产品设计过程，提高了效率。