【摘 要】
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将BP神经网络作为识别路面不平度的工具,确定了用于识别的评价指标。建立了前后轮路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4自由度平面模型,通过仿真获得车辆响应和前后轮路面
【机 构】
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吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,一汽-大众汽车有限公司
【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)
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将BP神经网络作为识别路面不平度的工具,确定了用于识别的评价指标。建立了前后轮路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4自由度平面模型,通过仿真获得车辆响应和前后轮路面不平度,作为BP神经网络的输入和输出。采用3层BP神经网络识别路面不平度,先后构造了44种车辆响应输入方案进行训练和测试,通过评价指标选出最优输入方案。研究结果表明,在车辆行驶的常用路面和车速条件下,识别前后轮路面不平度的最优输入方案由车轮垂直加速度、车轮垂直位移和悬架动挠度组成。
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