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非线性汽车行驶平顺性模型的神经网络优化

I摘要I 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，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．模型及算法台理准确，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．
　　 叙词：汽车 行驶平顺性 神经网络 优化
　　
　　 前言
　　 汽车的行驶平顺性是反映整车品质的一个重要因素。在以往的乎顺性计算中，平顺性模型主要有1／2整车模型【1—3】和整车模型两类．本文采用具有较多自由度的整车模型。
　　 在整车平顺性模型中，轮胎一悬架系统的建模是一个重要的问题。很多的文献14—8都将轮胎及悬架作为一个线性的系统，只有少数的文献将其进行了非线性的处理。实际上，轮胎与悬架均具有比较明显的非线性特性．另外，座椅的传递特性对舒适性的影响也是相当大的【ll】，如果整车乎顺性模型中包含了座椅系统，将更为合理准确．本文的平顺性模型即采用非线性的轮胎与悬架模型，同时考虑座椅的影响．
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