典型文献
磁流变阻尼器神经网络逆模型的优化
文献摘要：
针对通过汽车磁流变阻尼器半主动悬架期望阻尼力反求输入控制电流难以确定的问题.首先考虑到磁流变阻尼器正向动力学模型存在明显的非线性滞回特性,采用通用性较强的Spencer现象模型建立正向模型,并结合BP神经网络建立磁流变阻尼器逆模型;然后利用粒子群算法的极速收敛整体寻优能力优化具有强映射能力的BP神经网络,以提高输入控制电流的准确性;最后基于优化后的磁流变阻尼器逆模型并结合半主动悬架控制系统进行了仿真验证.仿真结果表明:与实际的控制电流相比,优化后的磁流变阻尼器逆模型更能准确计算输入控制电流,其相对误差大幅降低;此外,经优化后悬架各项性能指标均得到了改善.
文献关键词：
车辆工程;磁流变阻尼器;正向逆模型;BP神经网络;优化;半主动悬架
中图分类号：
作者姓名：
胡启国;苟中华;于志委
作者机构：
重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆400074
文献出处：
引用格式：
[1]胡启国;苟中华;于志委-.磁流变阻尼器神经网络逆模型的优化)[J].重庆交通大学学报（自然科学版）,2022(06):140-146
A类：
正向逆模型
B类：
磁流变阻尼器,模型的优化,阻尼力,反求,难以确定,先考,滞回特性,通用性,Spencer,正向模型,粒子群算法,极速,寻优能力,能力优化,半主动悬架控制,仿真验证,后悬架,车辆工程
AB值：
0.211096
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