【摘 要】
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针对商用车驾驶室疲劳载荷分解过程中衬套建模精度不足的问题,研究了基于神经网络和样条插值的衬套建模方法,并与衬套刚度试验结果进行对比,结果表明,基于神经网络的衬套模型
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针对商用车驾驶室疲劳载荷分解过程中衬套建模精度不足的问题,研究了基于神经网络和样条插值的衬套建模方法,并与衬套刚度试验结果进行对比,结果表明,基于神经网络的衬套模型在随机波形试验数据测试集上的精度提升较样条插值模型更明显。基于以上两种衬套模型分别建立驾驶室多体动力学模型,采用虚拟迭代法提取驾驶室疲劳载荷,在短波路工况上进行验证,发现基于神经网络的衬套建模方法的载荷分解精度较基于样条插值的建模方法提高了8.41%,且两种衬套建模方法都满足工程需要。
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