| 基于BP神经网络的路面不平度识别 |
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| 作者姓名： | 谷盛丰 顾久 郑玲玲 赵旗 李杰 |
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| 基金项目： | 中国汽车产业创新发展联合基金重点项目（U1564213）；国家自然科学基金国际（地区）合作与交流重点项目（61520106008）；省校共建项目（SXGJSF2017-2） |
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| 摘 要： | 将BP神经网络作为识别路面不平度的工具，确定了用于识别的评价指标。建立了前后轮路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4 自由度平面模型，通过仿真获得车辆响应和前后轮路面不平度，作为BP 神经网络的输入和输出。采用3 层BP 神经网络识别路面不平度，先后构造了44 种车辆响应输入方案进行训练和测试，通过评价指标选出最优输入方案。研究结果表明，在车辆行驶的常用路面和车速条件下，识别前后轮路面不平度的最优输入方案由车轮垂直加速度、车轮垂直位移和悬架动挠度组成。
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| 关 键 词： | 路面不平度 识别 神经网络 BP 神经网络 平顺性 |
| 收稿时间： | 2018/7/29 0:00:00 |
Road Roughness Identification Based on BP Neural Network |
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| Authors: | GU Shengfeng GU Jiu ZHENG Lingling ZHAO Qi and LI Jie |
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