【摘 要】
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以带附加气室容积可调空气悬架的整车为研究对象,首先建立附加气室容积可调空气弹簧模型,并将该模型以弹簧力形式引入整车,然后设计以平顺性指标为主导地位的综合目标函数及
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以带附加气室容积可调空气悬架的整车为研究对象,首先建立附加气室容积可调空气弹簧模型,并将该模型以弹簧力形式引入整车,然后设计以平顺性指标为主导地位的综合目标函数及约束条件。采用改进遗传算法对该目标函数进行逐段优化,同时得到不同工况下前悬架和后悬架模糊控制器的最优输出数据。最后将该输出数据作为导师信号供神经网络学习,从而建立整车半主动空气悬架的T-S型神经模糊控制器。仿真结果表明：在不同行驶工况下,相比被动空气悬架,采用神经模糊控制的半主动空气悬架的行驶平顺性显著提高,且满载时的改善效果优于空载。
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