【摘 要】
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为提高磁流变悬置力学模型的建模精度,改善发动机悬置系统的减振效果,提出以磁流变悬置动态性能试验结果为数据样本,利用Elman神经网络对磁流变悬置的正、逆模型进行模型辨识
【机 构】
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汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室,重庆大学,长安汽车工程研究院
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为提高磁流变悬置力学模型的建模精度,改善发动机悬置系统的减振效果,提出以磁流变悬置动态性能试验结果为数据样本,利用Elman神经网络对磁流变悬置的正、逆模型进行模型辨识,并将辨识模型用于悬置系统控制的方法;在同时考虑了随机路面输入和发动机激励的情况下,建立了基于磁流变悬置的整车10自由度动力学模型,以发动机转速和悬置点处的加速度信号为输入,设计了变论域模糊控制器,研究了磁流变悬置的半主动控制性能。仿真结果表明：相对传统的模糊控制,变论域模糊控制器具有较好的宽频隔振效果,悬置点处的振动加速度峰值明显减小,验
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