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基于神经网络的减振器性能仿真

摘要：现有减振器模型多为简化模型，无法有效应用于工业生产中减振器阻尼力特性模拟．基于某系列汽车筒式液力撼振器的实验数据，利用BP神经网络技术．建立了减振器内部结构参数与阻尼力-速度特性之间的非线性映射模型．该方法只需将减振器零部件特征参数作为模型输人，就可以得到阻尼力一速度特性，可以直接用于工业生产中减振器性能测试．自主开发的减振器性能仿真软件测试结果表晴，该模型具备很好的阻尼力一速度特性模拟和预测能力。可以减少设计过程中的实验重复次数，提高了设计效率，模型精度可以通过增加实验数据得到不断提高．
　　 关键词：实验建模I筒式液力减振器；BP神经网络；性能仿真
　　
　　 减振器作为汽车悬架系统的重要元件，其性能研究是汽车动力学领域的研究热点之一，利用模型进行减振器性能仿真对工业生产具有重要意义．Rey—brouek_l 3建立了14参数减振器模型，Besinger等人o]建立了7参数减振器模型，Tan等人口1建立了简化非线性数学模型。冯雪梅等人n1建立了阻力特性模拟模型．随着汽车技术的发展，减振器的结构得到了改进，一些传统的数学模型由于参数不符或者经验因素的影响，已经不能准确地描述减振器的特性．
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