【摘 要】
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路面对于交通安全和车辆性能来说意义重大,路面不平度是研究路面问题的关键。传统的路面不平度测量设备价格昂贵、测量效率低,而利用神经网络基于车辆响应来对路面不平度进行识别的方法操作更加简单,它为路面不平度数值的获取提供了一种应用前景广阔的新方向。本文针对现有相关研究存在的车辆模型过于简单、输入响应筛选方法复杂、算法识别效果有待提高等问题提出了解决方案,具体内容如下:（1）对车辆响应的测量方法进行了分析
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路面对于交通安全和车辆性能来说意义重大,路面不平度是研究路面问题的关键。传统的路面不平度测量设备价格昂贵、测量效率低,而利用神经网络基于车辆响应来对路面不平度进行识别的方法操作更加简单,它为路面不平度数值的获取提供了一种应用前景广阔的新方向。本文针对现有相关研究存在的车辆模型过于简单、输入响应筛选方法复杂、算法识别效果有待提高等问题提出了解决方案,具体内容如下:（1）对车辆响应的测量方法进行了分析,剔除了现实中难以测量的响应;通过滤波白噪声模型以及平顺性七自由度模型获取了路面不平度数据和对应的车辆响应数据;搭建了LSTM神经网络,引入RMSE、MAE、R和R~2作为模型的评价指标,用MIV法对多个输入响应进行了筛选,其识别结果与NARX神经网络进行了对比。研究发现LSTM表现优于NARX,通过MIV法对输入响应进行筛选能有效提高模型的识别结果。（2）通过Carsim模型代替了平顺性七自由度模型,分析了Carsim模型下识别结果较差的原因;提出了一种改进的MIV-LSTM路面不平度识别方法,即通过车辆响应和响应的变化量对路面不平度的变化量进行识别,再通过转换修正来获得最终的路面不平度。研究发现该方法能大幅度提高算法的识别效果,随着修正间隔的缩短,评价指标也会随之得到提升。（3）基于改进的MIV-LSTM路面不平度识别方法,探讨了路面异常事件（路面凹坑和减速带）、车辆响应的随机噪声、路面等级和车速共四个因素对其识别结果的影响。研究发现路面异常事件对识别结果影响较小,该模型具有不错的抗噪能力,模型在普通路面等级和中高车速下表现较好,车速的增加会使得模型表现随之提升,识别时的路面等级和车速与模型一致时识别结果较好。（4）在改进的MIV-LSTM路面不平度识别方法无修正情况下,基于SVM研究了路面等级识别和路面异常事件识别问题,扩宽了路面不平度识别方法的应用范围;研究发现通过同侧车轮识别和多车识别的叠加方式能有效提高识别结果,进而提出了三维路面不平度的识别方法;最后提出了路面识别的综合应用方案,并以一段虚拟三维路面为例进行了具体应用验证。本研究成果对于基于车辆响应的路面识别研究来说具有一定的参考价值。
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