典型文献
基于GABP神经网络的液压互联悬架建模研究
文献摘要：
液压互联悬架(hydraulically interconnected suspension,HIS)是一种非线性系统,运用机理分析法建模存在建模精度和速度不可兼得的缺点.为解决上述矛盾,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的反向传播(back propagation,BP)神经网络对HIS系统进行建模的方法.首先,通过Simulink建立的液压互联悬架模型仿真获取网络的训练数据.其次,使用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值;然后,两种建模方法对比验证GABP建模方法优点;最后,通过液压互联悬架台架实验获取实验数据,与神经网络训练结果进行比较分析.结果表明:在垂向模态下,低、中、高3种频率下相对误差百分数分别为4.12％、2.27％、1.51％;在侧倾模态下,低、中、高3种频率下相对误差百分数分别为7.64％、4.07％、4.35％.与机理建模法相比,GABP建模方法兼具较好的建模精度和速度.
文献关键词：
液压互联悬架(HIS);遗传算法(GA);反向传播(BP)神经网络;非线性系统
中图分类号：
作者姓名：
杨天宇;郑敏毅;陈桐;张农;李杰
作者机构：
合肥工业大学汽车与交通工程学院,合肥230009;合肥工业大学汽车工程技术研究院,合肥230009;合肥工业大学机械工程学院,合肥230009
文献出处：
引用格式：
[1]杨天宇;郑敏毅;陈桐;张农;李杰-.基于GABP神经网络的液压互联悬架建模研究)[J].科学技术与工程,2022(16):6702-6710
A类：
B类：
GABP,液压互联悬架,建模研究,hydraulically,interconnected,suspension,HIS,非线性系统,运用机理,机理分析,建模精度,不可兼得,genetic,algorithm,反向传播,back,propagation,Simulink,悬架模型,模型仿真,训练数据,遗传算法优化,权值,方法对比,对比验证,台架实验,神经网络训练,百分数,侧倾,机理建模
AB值：
0.326483
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