实验建模,筒式液力减振器,BP神经网络,性能仿真," /> 实验建模,筒式液力减振器,BP神经网络,性能仿真,"/> 基于神经网络的减振器性能仿真
Please wait a minute...
J4  2007, Vol. 41 Issue (11): 1898-1902    
论文     
基于神经网络的减振器性能仿真
浙江大学 机械设计研究所,浙江 杭州 310027
 全文: PDF 
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减振器的实验数据,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入,就可以得到阻尼力-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明,该模型具备很好的阻尼力-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')" href="#">实验建模筒式液力减振器BP神经网络性能仿真    
出版日期: 2007-11-01
基金资助:

国家自然科学基金资助项目(50275132);浙江省重大科技攻关项目(2004C11029).

通讯作者: 王维锐,男,博士后. E-mail:wwrzju@126.com    
作者简介: 潘栋(1980-),男,山东淄博人,博士生,从事汽车悬架振动控制等研究. E-mail: pandongpd@126.com
服务  
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章  
潘栋
潘双夏
冯培恩
王维锐

引用本文:

潘栋 潘双夏 冯培恩 王维锐. 基于神经网络的减振器性能仿真[J]. J4, 2007, 41(11): 1898-1902.

BO Dong, BO Shuang-Jia, FENG Pei-En, WANG Wei-Dui. . J4, 2007, 41(11): 1898-1902.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/        http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2007/V41/I11/1898

[1] 谢杰, 黄筱调, 方成刚, 周宝仓, 陆宁. 磨齿机电主轴热特性及热误差建模[J]. 浙江大学学报(工学版), 2018, 52(2): 247-254.
[2] 尤海辉, 马增益, 唐义军, 王月兰, 郑林, 俞钟, 吉澄军. 循环流化床入炉垃圾热值软测量[J]. 浙江大学学报(工学版), 2017, 51(6): 1163-1172.
[3] 巫江虹, 薛志强, 金鹏, 李会喜. 电动汽车热泵空调微通道换热器温度分布特性[J]. 浙江大学学报(工学版), 2016, 50(8): 1537-1544.
[4] 刘磊,杨鹏,刘作军. 基于多源信息和粒子群优化算法的下肢运动模式识别[J]. 浙江大学学报(工学版), 2015, 49(3): 439-447.
[5] 黄晓烁,何衍,蒋静坪. 基于互联网无刷直流电机传动系统的控制策略[J]. J4, 2013, 47(5): 831-836.
[6] 童水光, 王相兵, 钟崴, 张健. 基于BP-HGA的起重机刚性支腿动态优化设计[J]. J4, 2013, 47(1): 122-130.
[7] 王德明, 王莉, 张广明. 基于遗传BP神经网络的短期风速预测模型[J]. J4, 2012, 46(5): 837-841.
[8] 赵振, 张树有. 全分断周期混合电流模型及其应用[J]. J4, 2012, 46(2): 301-308.
[9] 徐敬华, 张树有. 基于形态分布图与BP神经网络的三维模型检索方法[J]. J4, 2009, 43(5): 877-883.
[10] 宓云軿 王晓萍 金鑫. 基于机器学习的水质COD预测方法[J]. J4, 2008, 42(5): 790-793.
[11] 崔剑 祁国宁 纪杨建 顾巧详 苏少辉 胡浩. 基于客户结构阶层和BP的PLM客户需求[J]. J4, 2008, 42(3): 528-533.
[12] 王晓萍 孙继洋 金鑫. 基于BP神经网络的钱塘江水质指标的预测[J]. J4, 2007, 41(2): 361-364.
[13] 穆宝忠 刘玉玲 陆祖康 余飞鸿. 数码冲印颜色空间转化的神经网络优化[J]. J4, 2006, 40(9): 1494-1497.
[14] 王晓萍 林桢 金鑫. 紫外扫描式水质COD测量技术与仪器研制[J]. J4, 2006, 40(11): 1951-1954.
[15] 金虎 楼文娟 陈勇. 基于自适应BP神经网络的桥梁结构荷载识别[J]. J4, 2005, 39(10): 1596-1602.