【摘 要】
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针对识别路面不平度问题,研究了基于车辆响应的NARX神经网络识别方法及其适用性。建立了汽车振动系统四自由度平面模型,通过仿真可以获得车辆响应和车轮路面不平度。对于NARX
【机 构】
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吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室;
【基金项目】
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中国汽车产业创新发展联合基金重点项目(U1564213);国家自然科学基金国际(地区)合作与交流重点项目(61520106008);省校共建项目(SXGJSF2017-2-1)
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针对识别路面不平度问题,研究了基于车辆响应的NARX神经网络识别方法及其适用性。建立了汽车振动系统四自由度平面模型,通过仿真可以获得车辆响应和车轮路面不平度。对于NARX神经网络及其应用选择、输入方案优化和评价指标进行了研究,提出了车辆响应选择和组合优化的解决方案。采用NARX神经网络识别了常用的B级路面和车速60km/h下某轿车的前轮路面不平度,其相关系数和均方根误差分别达到96.75%和0.0033。考虑了训练采样点数、车辆响应随机噪声、车速和路面等级的变化对训练完成的NARX神经网络效果的影响,说明了基于车辆响应识别路面不平度的NARX神经网络方法的适用性。研究结果表明,采用正交试验设计确定NARX神经网络优化输入方案和基于车辆响应识别路面不平度取得了满意的结果和具有良好的适用性。
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