【摘 要】
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该文在林立国内外大量文献及研究动态、分析目前各种轮胎及驾驶员模型存在问题的基础上,结合目前智能控制最活跃的方向-人工神经网络控制,对驾驶员-轮胎-汽车闭环系统进行了
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该文在林立国内外大量文献及研究动态、分析目前各种轮胎及驾驶员模型存在问题的基础上,结合目前智能控制最活跃的方向-人工神经网络控制,对驾驶员-轮胎-汽车闭环系统进行了新的探索.首先,针对该文的控制问题设计开发了适宜的神经网络模型-多层前馈神经网络模型,依据L-M学习算法,运用MATLAB语言编制了用于轮胎神经网络模型训练的程序,由此建立了基于神经网络的轮胎侧偏特性模型.其次,开发和设计了适宜的神经网络模型-多层前馈神经网络模型,依据L-M学习算法,运用MATLAB语言编制了用于驾驶员神经网络模型训练的程序,由此建立了基于神经网络的驾驶员模型.结果表明,驾驶员神经网络模型能涉及更多的输入、输出量,更能真实地反映驾驶员的控制行为,而且模型也具有很高的精度.在前面工作的基础上,结合双自由度汽车模型,建立了驾驶员-轮胎-汽车闭环系统的综合模型.并在MATLAB语言SIMULINK仿真环境下对整个闭环系统进行了仿真.
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