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非线性汽车行驶平顺性模型的神经网络优化

Neural Network Optimization for Nonlinear Vehicle Ride Comfort Model

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【作者】 郑军; 钟志华;

【Author】 Zheng Jun & Zhong ZhihuaHuna University

【机构】 湖南大学; 湖南大学;

【摘要】 本文运用离散生成随机路面输入的方法,在时域上对11自由度非线性整车行驶平顺性模型进行了分析研究,并在此基础上以径向基函数神经网络对悬架参数进行了优化计算。模型及算法合理准确,为汽车行驶平顺性的进一步研究提供了有价值的参考方法。

【Abstract】 In this paper a 11 DOF’s nonlinear vehicle ride comfort model is studied in time domain by the method of discrete generation of random road excitations. On this base the vehicle suspension parameters are optimized with radial basis function neural network. Both the model and the algorithm seem to be reasonable and accurate, which provide valuable method for the research of vehicle ride comfort.

  • 【文献出处】 汽车工程 ,Automotive Engineering , 编辑部邮箱 ,2001年03期
  • 【分类号】U461.4
  • 【被引频次】84
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