基于深度卷积-长短期记忆神经网络的整车道路载荷预测

罗欢; 胡浩炬; 余家皓

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基于深度卷积-长短期记忆神经网络的整车道路载荷预测

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针对传统道路载荷获取方法耗费周期长、成本高,且无法高效应用于整车参数变化后的新车型的问题,利用现有多款车型的载荷数据库,通过建立可确定整车结构参数、运行工况与道路载荷之间关联关系的深度卷积-长短期记忆神经网络(DCNN-LSTM)模型,提出了基于数据驱动的整车轮心载荷预测方法.对比试验结果表明,该方法预测的整车轮心载荷与试验场采集数据非常接近,有利于逐步取消路谱采集试验并极大地提高整车耐久性分析的效率.

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来源
《汽车技术》 |2021年第7期|46-51|共6页
作者
罗欢; 胡浩炬; 余家皓;
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作者单位

广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院广州511434;

广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院广州511434;

广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院广州511434;

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正文语种 chi
中图分类整车性能计算;
关键词
道路载荷; 深度学习; 数据库; 疲劳耐久分析; 深度卷积神经网络; 长短期记忆;

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