基于BP神经网络的磁流变阻尼器逆向模型研究

为了提高磁流变阻尼器的振动控制效果,在磁流变阻尼器力学特性试验的基础上,首先建立了基于BP神经网络的磁流变阻尼器的逆向模型,并通过试验试选的方法对模型中隐含层节点数目、期望误差等相关参数的确定进行了探讨;然后,针对BP网络在学习过程中表现出的学习速率慢、容易陷入局部极小等问题,进行了相应的算法改进。结果表明:利用改进算法建立的模型能够更准确、更快速地对控制电流进行预测,证明了改进算法的合理性,同时也进一步验证了利用BP神经网络方式建立磁流变阻尼器逆向模型方法的有效性。     

基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法

针对当前装甲车辆驾驶技能评估方法存在的问题和应用上的不足,将云理论引入装甲车辆驾驶技能评估,提出了基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法。首先建立了云模型表示的指标体系,通过采集实车驾驶数据获取指标值;然后确定指标权重,计算其加权偏离度并将其输入评测的云发生器,最终得到评估结果。结果表明:基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法能实现对装甲车辆驾驶过程的准确评估,为解决装甲车辆驾驶评估依赖经验教学的问题提供了技术路径。     

馈能型悬挂综合性能评价研究

以提高车辆馈能型悬挂综合性能评价的有效性为目的,在分析悬挂减振性能评价和馈能型悬挂能耗特性的基础上,提出了一种考虑乘坐舒适性、操纵稳定性以及悬挂能耗的馈能型悬挂综合性能评价指标和方法。分别以线性和非线性悬挂为研究对象,对其性能进行了综合评价实例分析,验证了该评价指标和方法的有效性。     

磁流变减振器力学模型校验及天棚ON-OFF控制

针对某轻型军用轮式越野车的减振需求,设计了阀式磁流变减振器(Magneto-Rheological Damper,MRD)替代原被动减振器。首先,将磁流变液(Magneto-Rheological Fluid,MRF)流变特性表示成Bingham模型,用平板模型推导MRD阻尼力模型;其次,在对MRD性能进行测试的基础上,建立了相应的多项式MRD力学模型;然后,采用最小二乘法,并基于相对误差、相关系数及标准差3个指标对模型的准确性进行了校验;最后,基于天棚ON-OFF半主动控制算法对MRD减振性能进行了台架试验。结果表明:所建立的MRD力学模型与试验得到的结果相差较小,说明模型较为准确;在天棚ON-OFF半主动控制条件下,设计的MRD可有效降低车身共振区附近的车身垂直加速度,提高军用车辆的乘坐舒适性及行驶平顺性。     

惯性质量及其对电磁作动器性能的影响

为使军用车辆悬挂同时具备减振和馈能能力,设计了齿轮齿条式电磁作动器(Electromagnetic Actuator,EA)。基于建立的1/4车悬挂动力学模型,首先,对EA的惯性力进行了理论计算;然后,分别基于有电机、无电机2种状态,对惯性力进行了试验测试和验证;最后,分析了惯性质量对EA阻尼及悬挂幅频特性的影响。结果表明:惯性质量试验值为18.93 kg,与理论值的误差约为13.49%;惯性质量使阻尼产生滞环,低频下对悬挂幅频特性具有一定的改善作用,而高频下则具有恶化作用,同时惯性质量会使共振点提前,应使EA尽量工作于中低频段。