【摘 要】
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为提高校车侧翻预警的精度,提出了基于T-S型模糊神经网络优化TTR的侧翻预警算法。根据校车的车体结构和侧翻机理,建立3自由度侧翻动力学模型,选取优化后的动态横向载荷转移率
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感重点实验室,江苏天明机械集团有限公司,
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为提高校车侧翻预警的精度,提出了基于T-S型模糊神经网络优化TTR的侧翻预警算法。根据校车的车体结构和侧翻机理,建立3自由度侧翻动力学模型,选取优化后的动态横向载荷转移率为校车侧翻稳定性能因子。在传统TTR侧翻预警算法的基础上,引入T-S型模糊神经网络,并选取斜坡等4种转向工况,利用车辆状态参数组合对传统TTR-时间曲线进行优化分析。仿真结果表明,基于T-S型模糊神经网络优化TTR的侧翻预警算法结果准确度高、时效性较好,能够有效地提高校车侧翻预警精度,显著地优化了传统TTR-时间关系曲线,有利于改善校车的行驶安全性。
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