使用神经网络模拟分析汽车转向几何

"这篇论文详细探讨了如何使用人工神经网络(ANN)仿真技术来分析和预测汽车的转向几何参数，这是车辆动力学的关键部分。转向几何包括主销倾角、脚轮角度、外倾角、前束角、磨砂半径、前束和后束等参数，它们对车辆的操控性能至关重要。研究中，通过悬挂系统的自变量和因变量来评估这些参数，并通过实验数据验证了ANN模型的准确性。" 在深入理解汽车转向性能的过程中，转向几何参数扮演着核心角色。主销倾角影响车辆直线行驶的稳定性以及转弯时的方向控制；脚轮角度（即 caster angle）影响转向回正力矩，关系到车辆的操控感；外倾角(camber angle)决定了轮胎接触地面的方式，影响侧向抓地力；前束角(toe angle)则关乎车辆直行时的轮胎磨损和行驶直线性；磨砂半径是衡量轮胎滚动路径曲率的指标，影响转向响应；前束和后束的设定影响车辆的直线行驶性能和转向后的自我校正。 论文采用了人工神经网络，这是一种模拟人脑神经元连接的计算模型，能够通过学习大量数据来建立复杂的非线性关系。在本研究中，ANN用于建立转向几何参数与车辆性能之间的数学模型，通过对悬挂系统各部件状态的输入（如橡胶衬套的压缩情况），预测和分析转向几何的变化。 研究中，首先收集实际的转向几何参数和悬挂系统状态数据，然后通过训练和优化神经网络模型，使得模型能够准确预测不同工况下的转向几何。实验结果表明，ANN模型的预测值与实际观测值高度一致，证明了该方法在理解和模拟汽车转向性能方面的有效性。 此外，论文还强调了悬挂系统部件间的间隙过大可能导致转向几何参数的变化，这会直接影响车辆的操作、性能、维修和保养。因此，保持悬挂系统的良好状态对于维持理想的转向几何至关重要。 这篇2019年的工程学论文"基于神经网络仿真的汽车转向几何分析与解释"揭示了利用ANN技术进行汽车转向性能评估的潜力，为汽车设计和维修提供了理论依据，同时对改进汽车性能和安全具有实际指导意义。