[发明专利]基于神经网络的空气弹簧与连续可调减振器的悬架模型搭建方法在审
| 申请号： | 202210561303.5 | 申请日： | 2022-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN114819105A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 刘善辉;庄晔 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G01M5/00;G01M17/04 |
| 代理公司： | 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 | 代理人： | 朱世林 |
| 地址： | 130012 吉林省长春市*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络的空气弹簧与连续可调减振器的悬架模型搭建方法，属于汽车底盘悬架领域。具体步骤：在台架上做空气弹簧动刚度试验，获得空气弹簧动刚度特性和做连续可调减振器外特性试验，获得CDC减振器动力学特性；搭建多层前馈嵌套神经网络；随机初始化参数；利用小批量随机下降法、提前停止等方法进行模型优化，选择最优模型；利用贝叶斯优化选择超参数；学习实验数据，获得空气弹簧动刚度模型以及连续可调减振器阻尼模型；模型精度验证。基于优化后的神经网络搭建的空气弹簧动刚度和连续可调减振器模型精度更高，解决了创建其物理模型复杂的困难，使神经网络模型学习收敛更快，效果更优秀。可更精确的实现对空气悬架的控制。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 空气 弹簧 连续 可调 减振器 悬架 模型 搭建 方法 | ||
【主权项】：
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