【摘 要】
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在研究汽车悬架系统模型及神经网络的基础上,提出将PSO-BP网络算法应用于汽车的悬架优化中。该算法采用PSO学习机制,改善了BP学习算法收敛速度慢、全局收敛差的缺点。通过建
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在研究汽车悬架系统模型及神经网络的基础上,提出将PSO-BP网络算法应用于汽车的悬架优化中。该算法采用PSO学习机制,改善了BP学习算法收敛速度慢、全局收敛差的缺点。通过建立的数学模型并用该算法对汽车悬架的刚度和阻尼进行优化。结果表明,此算法明显改善了汽车悬架的性能,提高了汽车的平顺性。同时该算法和试验数据也为悬架系统的进一步研究提供了参考。
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