基于车辆响应识别路面不平度的神经网络方法研究

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1、分类号：U461.4单位代码：10183研究生学号：2015424035密级：公开吉林大学硕士学位论文（专业学位）基于车辆响应识别路面不平度的神经网络方法研究ResearchonNeuralNetworkMethodforRecognizingRoadSurfaceRoughnessBasedonVehicleResponse作者姓名：谷盛丰类别：工程硕士领域（方向）：车辆工程指导教师：李杰教授培养单位：汽车工程学院2018年4月—————————————————————————————————

2、—————————基于车辆响应识别路面不平度的神经网络方法研究——————————————————————————————————————————ResearchonNeuralNetworkMethodforRecognizingRoadSurfaceRoughnessBasedonVehicleResponse作者姓名：谷盛丰领域（方向）：车辆工程指导教师：李杰教授类别：工程硕士答辩日期：年月日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的

3、全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日《中国优秀博硕士学位论

4、文全文数据库》投稿声明研究生院：本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容，愿意将本人的学位论文委托研究生院向中国学术期刊（光盘版）电子杂志社的《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿，希望《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》给予出版，并同意在《中国博硕士学位论文评价数据库》和CNKI系列数据库中使用，同意按章程规定享受相关权益。论文级别：■硕士□博士学科专业：车辆工程论文题目：基于车辆响应识别路面不平度的神经网络方法研究作者签名：指导教师签名：年月日作者联系地址（邮编）：吉林大

5、学南岭校区汽车仿真与控制国家重点实验室（130025）作者联系电话：18643011568摘要摘要基于车辆响应识别路面不平度的神经网络方法研究路面不平度对于汽车的平顺性、乘坐舒适性和道路质量等均有一定的影响，因此，准确获得路面不平度具有理论研究价值和实际应用意义。目前，可以通过测量和识别得到路面不平度。测量虽然可以获得较为准确的路面不平度，但是成本较高，有些测量仪器的测量效率较低，有些测量方法的实现较为复杂。因此，采用识别路面不平度的方法，可以降低成本，提高测量效率，实现起来相对简单。与传统的路

6、面不平度识别方法相比，神经网络方法可以减少人为工作量，不需要事先知道车辆参数，只需要神经网络的训练就可以建立车辆响应和路面不平度的关系。因此，采用神经网络方法，将车辆响应作为神经网络输入，对路面不平度进行识别。应用神经网络方法，基于车辆响应对路面不平度进行识别已经有了一定的研究，但是仍有一些不足，没有考虑哪些车辆响应最适合作为神经网络的输入，没有考虑哪种神经网络最适合识别路面不平度，较少研究其他条件—如测试集采样点数、随机噪声和车速等对识别结果的影响。本文在建立汽车平顺性模型基础上，通过仿真获得

7、路面不平度和车辆响应，分别作为神经网络的输出和输入，采用正交试验设计方法对神经网络的输入方案进行设计。利用方差分析法确定车辆响应对评价指标影响的显著程度，找出每种神经网络最优的输入方案，获得最优神经网络，分析最优神经网络识别结果的稳定性。具体内容如下：（1）研究基于车辆响应作为输入，利用神经网络识别路面不平度的原理，确定识别路面不平度的评价指标：相关系数和均方根误差。总结在实车试验中可以直接测量得到的车辆响应，作为神经网络的输入数据。应用正交试验设计方法对神经网络输入方案进行设计，提出方差分析法

8、对于识别结果进行分析。研究和总结了BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络和NARX神经网络的基本原理和MATLAB实现程序，为后续路面不平度的识别打下基础。（2）建立前后轮路面滤波白噪声模型和平顺性四自由度平面模型，通过仿真得到A吉林大学硕士学位论文路面不平度和车辆响应，由正交试验设计方法确定32个输入方案，分别应用BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络和NARX神经网络识别路面不平度，利用方差分析法分析每个车辆响应对于识别结果的影响显著程度，为每种神经网络选出最优的车辆响应，即最优方案