基于RBF网络的轮胎侧向力模型

来源 :浙江工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：supphia

【摘要】

：

RBF神经网络相对于其他网络的特点是计算量小,收敛速度快,具有良好的非线性映射效果.采用人工神经网络中的径向基函数(RBF)神经网络,对车辆操纵稳定性仿真分析中的轮胎侧偏特

【作者】

：

张国林谢伟东

【机构】

：

浙江工业大学机电工程学院

【出处】

：

浙江工业大学学报

【发表日期】

：

2005年2期

【关键词】

：

RBF网络力模型 RBF神经网络车辆动力学仿真人工神经网络轮胎侧偏特性神经网络模型径向基函数非线性映射操纵稳定性收敛速度仿真分析实验数据

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RBF神经网络相对于其他网络的特点是计算量小,收敛速度快,具有良好的非线性映射效果.采用人工神经网络中的径向基函数(RBF)神经网络,对车辆操纵稳定性仿真分析中的轮胎侧偏特性进行研究,建立轮胎侧向力神经网络模型.并与用于学习的实验数据进行比较,以验证这种模型的准确性,并以求为车辆动力学仿真和控制提供更好的手段.

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