基于BP神经网络PID控制的主动悬架仿真分析

为研究主动悬架的控制算法,采用基于BP神经网络的一种自适应PID控制算法来搭建主动悬架控制系统。以某轿车车型为例,在Simulink软件中建立了以随机路面不平度激励作为系统输入的七自由度整车主动悬架仿真模型。将车身垂向加速度均方根、俯仰角加速度均方根、侧倾角加速度均方根作为主动悬架性能的评价指标进行时域及频域分析。由仿真结果可知,相比于传统的被动悬架,运用该控制算法的主动悬架可显著提升汽车的行驶稳定性与舒适性。     

基于路面激励的汽车操纵稳定性影响研究

悬架的动态特性对汽车操纵稳定性有着重要影响.基于MATLAB采用滤波白噪声法建立了随机路面激励时域模型,并通过路面高度历程分布特征对路面模型精度进行了验证.借助多体动力学软件ADAMS/Car建立了前麦弗逊悬架动态模型,通过动态台架试验与仿真分析相结合,重点分析了不同车速和路面等级下悬架动态响应,以轮胎动载荷作为悬架垂...     

汽车悬架主参数匹配仿真分析

以二自由度汽车模型为研究对象,探究不同的悬架参数对其减振性能的影响。借助MATLAB/Simulink搭建随机不平路面、确定性路面及二自由度车辆振动模型,进行汽车平顺性仿真,得到车身加速度、悬架动挠度及轮胎动载荷随不同悬架刚度、阻尼系数的变化规律,分析了不同悬架主参数对悬架平顺性能的影响。