外文翻譯--盤式制動器制動性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 中文版
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盤式制動器制動性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 1 引言 對 制動系統(tǒng)的要求,在寬范圍的操作條件下是復(fù)雜的、多 樣的 。據(jù)預(yù)計,摩擦系數(shù)應(yīng)相對較高而且穩(wěn)定的摩擦力,可靠的強度和良好的耐磨性是必要的,不論溫度,濕度, 使用年數(shù), 磨損和腐蝕程度等 。 制動系統(tǒng)的性能主要是由基礎(chǔ)制動裝置確定。基本要求,對汽車制動器的摩擦系數(shù)的穩(wěn)定性有關(guān)在不同制動的操作定義的條件 下 改變施加的壓力 , 滑動速度和溫度。汽車制動器的摩擦行為對這些表面之間的盤和墊活性表面性質(zhì)的決定 。 剎車需要高而穩(wěn)定的摩擦系數(shù)的摩擦材料,磨損率低 ,無噪音,成本低,環(huán)境友 。 汽車制動系統(tǒng)的摩擦材料是車輛總體性能的關(guān)鍵部 件, 這是因為它對制動性能如停車距離,各方面的踏板感覺,盤磨損 起 至關(guān)重要的 作用 , 并影響 制動引起的振動 。 例如,產(chǎn)生的振動之間的接口兩個物體摩擦負責(zé)各種噪聲,如尖叫,顫抖,錘擊,鳴響 等。 另一方面,性能指標有所增加, 使 制動更敏感 。 一種汽車制動器的摩擦行為的結(jié)果,從復(fù)雜的相互關(guān)聯(lián)的現(xiàn)象 到 制動過程中摩擦副的接觸。這些復(fù)雜的制動現(xiàn)象大多是影響復(fù)合材料的摩擦性能的摩擦單元,制動盤的金屬界面,通過制動的操作方式所施加的條件。因此,制動的性能主要是由鑄鐵制動 盤和摩擦復(fù)合材料之間的接觸狀態(tài)影響。接觸情況的事實是,摩擦材料是復(fù)雜的高分子復(fù)合材料可能含有超過 20種不同的成分。因此,接觸的情況下可以通過在復(fù)合材料的力學(xué)性能的廣泛多樣性 有 顯著 影響。這就是為什么在摩擦系數(shù)的變化是高度依賴于摩擦材料的成分和制動條件 下 影響制動系統(tǒng)的性能 . 在摩擦材料中包含所有成分的協(xié)同作用,對具體的生產(chǎn)條件,確定最終的摩擦材料的特點以及相應(yīng)的制動系統(tǒng)性能的影響。一種汽車制動性能的改善和控制,不同的工況條件下,是一個復(fù)雜的 情況 ,在摩擦界面的摩擦 下 通過實際接觸面積的變化影響 制動性能的 隨機性 ,轉(zhuǎn)移層的形成,改變壓力, 速度條件,以及元件的變形磨損。該墊和盤遠離恒定 數(shù)值 之間的實際接觸面積,相比總接觸面積非常小,而且高度依賴于壓力的變化,溫度,變形,磨損。考慮到非常復(fù)雜和高度非線性的現(xiàn)象是 發(fā)生 在制動過程中,制動操作的分析模型完全是困難的。相反,在本文中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用來模擬復(fù)雜的非線性,多維因素影響制動性能。正如所指出的許多研究人員人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測實驗的趨勢,是 一個有前途的研究領(lǐng)域,能夠在成本和時間方面相當經(jīng)典的分析模型比較。 為了提高制動系統(tǒng)的操作,它 是可取的,制動器應(yīng)該更精確地控制摩擦系數(shù)的變化。因此,制動性能應(yīng)校準 在 具體制動工況和摩擦副 下不同 的特點 。 在本文中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被用于建模和預(yù)測的盤式制動器的摩擦特性即制動 C 因子 的 變化 。 考慮以下影響 —相關(guān)因素 :( 1)摩擦材料的組合物,( 2)制造 摩擦材料參數(shù),( 3)制動的操作條件。 由 許多復(fù)雜的摩擦材料的影響組成,其制造條件,制動操作對其耐磨性的 影響。 在本文中,我們 把 盤式制動器的 C 因子的預(yù)測作為一種重要的 式制動器的工作性能。 2。實驗方法 為了 測試 盤式制動器工作即制動性能的不同類型的摩擦 材料及制動的操作條件 下 的函數(shù),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被適當?shù)?用于 數(shù)據(jù)訓(xùn)練。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對盤式制動器 的操作流程是有效 的,許多關(guān)鍵問題需要解決。下面的操作必須考慮 :(1)一個數(shù)據(jù)發(fā)生器的選擇, (2) 輸入數(shù)據(jù)的分布范圍和定義 ,(3) 數(shù)據(jù)生成 (4)數(shù)據(jù)預(yù)處理 (5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的體系結(jié)構(gòu)的選擇 (6)訓(xùn)練 算法的選擇 (7)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (8)驗證和 精度評價 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 測試 . 對盤式制動器工作的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)的初步步驟是模型的輸入和輸出的識別。輸入 和 輸出 的 識別取決于模型的目標和數(shù)據(jù)源的選擇。 本文的 目的,輸入?yún)?shù)由摩擦材料組合物定義, 在 其制造工藝條件下,與制動盤的操作條件 下, 制動 C 因子已被作為輸出參數(shù),用于表示盤式制動器的制動性能。 C 因子 對應(yīng)改變制動因子摩擦 系數(shù) 摩擦副接觸時制動 參數(shù) 。制動 C 因子的測量變化的制動轉(zhuǎn)矩和應(yīng)用壓力在制動周期 內(nèi) 和已知的活塞的直徑值有效制 的 動盤半徑 。 根據(jù)表達式 (1):C ? 4T (1)數(shù)據(jù)發(fā)生器的類型取決于可用性的應(yīng)用 。 在這種情況下,數(shù)據(jù)發(fā)生器是一個單端全面的慣性測功機,在實驗室開發(fā)摩擦機及制動系統(tǒng) 車部門 ,機械工程學(xué)院,貝爾格萊德大學(xué)) 。 顯然, 這種測試方法需要根據(jù)所要收集的數(shù)據(jù)的范圍和分布 做出 選擇。表 1給出了用于輸出數(shù)據(jù)生成的測試方法。 制動試驗條件 下 ,在拋光過程中,被選為識別應(yīng)用液壓壓力和摩擦材料的不同類型對 盤式制動器的 性能最終冷初始等效車輛速度的影響 。 這些數(shù)據(jù)已經(jīng)用來訓(xùn)練,驗證,和測試的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) , 為了建立盤功能的關(guān)系制動工況,摩擦材料的類型,和制動C 因子變化為輸出。 很明顯,對輸入數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,驗證和測試的范圍和分布,必須預(yù)先考慮盤式制動器操作的神經(jīng)模型的制造參數(shù),見表 3 ,也已被 隨機選擇摩擦材料為 9案例。 此外, 對盤式制動器的性能預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練精度進行測試使用的輸入 和輸出數(shù)據(jù)存儲在測試數(shù)據(jù)集。 測試數(shù)據(jù)集通過生產(chǎn)摩擦材料的兩種新 方法 得到( 輸入?yún)?shù)是完全不同的 , 從存儲在訓(xùn)練和驗證數(shù)據(jù)集的測試成分的體積 相 比,在表 中 ,用于摩擦材料的組成主要是藥物和平方英尺選擇對應(yīng)的上、下界值指定范圍。摩擦的制造參數(shù)材料 一的區(qū)別是相關(guān)的具體的成型壓力,在摩擦的情況下材料 用于制造出來的范圍 —摩擦材料為 9(見表 3)。這些值被選定為驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 的能力 , 延長其預(yù)測能力的數(shù)據(jù)在兩端范圍或完全在用于訓(xùn)練的范圍數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建。 根據(jù) 表 1–3,盤式制動器的操作神經(jīng)建模已經(jīng)輸入?yún)?shù)執(zhí)行 ( 18個參數(shù)的摩擦材料 與 組成有關(guān), 5個參數(shù) 與 制造條件有關(guān), 3個參數(shù) 與 制動試驗條件有關(guān)的 ),和一個輸出參數(shù) (制動 C 因子 )。 盤式制動器的操作神經(jīng)建模是一項復(fù)雜的任務(wù),以及算法需要適當?shù)卮_定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)適當?shù)慕?模 。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 體系結(jié)構(gòu)包括一個網(wǎng)絡(luò)有多少層的描述,在每一層中的神經(jīng)元的數(shù)目,每一層的傳遞函數(shù)和如何相互連接 。 使用最好的結(jié)構(gòu)取決于以網(wǎng)絡(luò)為代表的那種 。 最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的網(wǎng)絡(luò) 模型具有 的代表性的影響。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用 來擴大其預(yù)測能力的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以 及 數(shù)據(jù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)是必不可少的 對 盤式制動器性能 的 預(yù)測。 這是一個明確的,足夠的輸入目標被存儲在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。輸入輸出數(shù)據(jù)的配方,由 生產(chǎn)得到,和十一種不同的摩擦材料代表一個大的數(shù)據(jù)集,可以用來訓(xùn)練,驗證和測試儀測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 輸出 結(jié)果總數(shù),通過每種類型的摩擦材料的摩擦磨損測試儀獲得的,根據(jù)所采用的測試方法(表 1)。這意味著 275的輸入 /輸出對可用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,驗證,和測試。 275輸入 /輸出對被分為三組總 人數(shù)的 200,輸入 /輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練對驗證, 25對, 50對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試。因為最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法,事先是未知的,一個試錯法來找出最佳的網(wǎng)絡(luò)特征匹配的特定的輸入 /輸出關(guān)系?;?13,下列網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)已經(jīng)在這方面的應(yīng)用研究: ( i) 一個分層結(jié)構(gòu) [1]1 1,26[2]1 1,26[3]1 1,26[5]1 1,26[8]1 1, ( 個分層結(jié)構(gòu) 26[1–1]2 1,26[2–2]2 1,26[3–2]2 1,26[5–2]2 1,26[8–2]2 1,26[8–4]2 1,26[10–5]2 1,( 個分層結(jié)構(gòu) 26[3–2–2]3 1,26[4–3–2]3 1,26[4–2–2]3 1,26[5–2–2]3 1,26[8–2–2]3 1,26[8–4–2]3 1. 這些網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)已經(jīng)由后續(xù)的訓(xùn)練算法訓(xùn)練的 –,貝葉斯規(guī)則化,彈性反向傳播,縮放共軛梯度,梯度體面。 活函數(shù)已被用于之間的輸入和隱藏層(見式( 2)): f( x) =1/1+一個線性激活函數(shù) (f(x) ? 1 x) 之間隱藏層和輸出層 輸入 預(yù)處理參數(shù)前進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。 因此, 18個參數(shù)的摩擦材料配方的相關(guān)量呈現(xiàn)給網(wǎng)絡(luò)的百分比, 在制造參數(shù)和測試條件下, 在 0–1范圍內(nèi)根據(jù)表達( 3): 另一方面 ,輸出參數(shù)(制動 C 因子)有線性化的表達( 4): 在 他們的訓(xùn)練和 驗證后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于盤式制動器的性能預(yù)測配備盤式片兩種( 共有 90種不同的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行了測試( 18種不同的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練) , 收入算法評估預(yù)測盤式制動 C 因子的能力變化 ,在 摩擦材料的不同類型的影響具體的制動條件下 ,正如 以上兩種類型的摩擦材料( 英尺)已首先 用于生產(chǎn) 測試 ,并 使用慣性全面制動測力計 測量 。 參數(shù)的組合物和制造摩擦 的 材料 于 未知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ,測試 盤式制動 器的制動性能 隨著摩擦材料 和 2與應(yīng)用壓力和初始速度的變化 , 測量盤制動性能,表示為制動 C 因子變化,被分為兩個范圍取決于施加的壓力, 在 20和 60桿連接,為了更好的說明盤式制動器的實際變化的復(fù)雜性 , 指定盤形制動工況。從圖 1,盤式制動器的性能的一般趨勢 是 顯而易見的,施加的壓力在 20和 60巴 , 初始 在 20和 100公里 /小時的速度之間 , 制動 C 因子增加 20–40桿的初始速度介于 20和 60公里 /小時的范圍 內(nèi)。 盤式制動器的性能相對固定在整個初始速度范圍( 20–100公里 /小時) 內(nèi), 進一步增加施加的壓力從 40到 60桿,見圖 1。初始速度 80 和100小時之間,制動 C 因子一直在施加的壓力相同的范圍( 20–60公里 /小時)內(nèi) 。 相反,相對恒定的盤式制動器的制動性能,在施加的壓力, 40和 60桿 , 初始速度 在 20和 100公里 /小時的范圍內(nèi),盤式制動器制動性能降低了 。 應(yīng)用壓力100 巴 進一步增加(圖 2)。 根據(jù) 圖 1和 2,測得的盤式制動器的性能已經(jīng)通過該摩擦材料的操作條件的 影響( 組成和制造參數(shù)在表 2和表 3所示。這就是為什么它 對 開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠預(yù)測這些復(fù)雜的影響非常重要 。 預(yù)測的盤式制動器的制動效果最好性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型表示為 6實現(xiàn) 8 41訓(xùn)練的貝葉斯規(guī)則( 習(xí)算法 。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是基于一二層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的 26個輸入?yún)?shù),在第一個隱層神經(jīng)元,第二隱層中的神經(jīng)元,和一個神經(jīng)元的輸出。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測制動 C 因子的能力 ,在 不同制動工況下摩擦材料 和 4。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的 預(yù)測能力,在施加的壓力的變化 在 20和 60桿和初始速度介于 20和 100公里 /小時 的范圍內(nèi),可以通過比較評估 1和 3。從圖 3, 最后, 可以看出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型廣義的摩擦材料以及藥物影響盤式制動器的制動性能。 預(yù)測的盤式制動器的性能(圖 3)顯示了與實測值有良好的相關(guān)性,在施加的壓力在 20和 40巴和初始速度介于 20和 60公里 /小時的范圍從無 效 果。 見圖 1和 3,這是顯而易見的,測量和預(yù)測的盤式制動器制動性能是由指定的操作制度不同 而產(chǎn)生 影響。 即用于施加的壓力為20巴的的 0–100公里 /小時的范圍內(nèi)的初始速度(圖 1)。 另一方面 ,制動器的預(yù)測值 C 因子,對于相同的制動工況,已經(jīng)改變了 3)。制動器進一步提高施加的壓力為 40, 引起制動進一步增加 C 因子(圖1)。 在 初始速度為 20–100公里 /小時 之間( 100公里 /小時) 的 范圍內(nèi)與預(yù)測值的變化比較 ( 1和 2)。 一般情況下 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 有 廣義的協(xié)同性能(圖 3和 4) 。在所施加的壓力的增加 60條,所測得的盤式制動器的性能下降(圖 2)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(圖 4)預(yù)測,增加施加的壓力通常降低制動因素 , 雖然測量制動盤因子性能的變化在更廣泛的的范圍內(nèi), 但 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的 測量 能力可以被認為是可接受的 , 準確 的。 (圖 4)。 根據(jù) 圖 2和 4,用于施加 的壓力在 60和 80桿 ,初始速度 在 40和 80公里 /小時 時 ,盤式制動器性能的一直沒有得到很好的預(yù)測 , 神經(jīng)模型的預(yù)測只有輕微的增加制動 C 因子值(圖 4), 才能 在施加的壓 力在 60到 80桿的范圍內(nèi)與 實測值 趨近 (圖 2)。 盤式制動器的操作相同的最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于預(yù)測摩擦的新類型的影響材料(平方英尺)的盤式制動器性能測量盤。這種新材料的制動性能如圖 5所示。比較圖 1和 5,很明顯,這種新型的摩擦 材 料,其組成和制造參數(shù) 如 表 2和表3給出了顯著變化,制動盤性能。這盤的最佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它是重要的制動性能( 6841)對“自然”對盤式制動器摩擦材料的新類型的影響性能。圖 5顯示了盤式制動器的非常復(fù)雜的變化性能的摩擦材料性能的影響考慮與制動的操作制度的協(xié)同。從圖 5,它可以看到制動 C 因子是非常敏感的應(yīng)用壓力為 100公里 /小時的初始速度,根據(jù)圖 5盤式制動器的性能測量的初始速度類似從 20到 60公里 /小時的施加的壓力的指定范圍改變( 20–60欄)。隨著應(yīng)用的進一步增加從60到 100條壓力,盤式制動器性能發(fā)生了顯著的變化。例如,真正的大變化制動C 因子為 6)的應(yīng)用 20和 100公里 / 小時 之間的 80條和初始速度壓力另一方面,真正的制動 C 因子最小的范圍,在初始速度的指定范圍,在 100公里 /小時)和 里 /小時)為 40桿的相對較低的施加的壓力(圖 5)。 盤式制動器操作的優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型又用于預(yù)測的盤式制動器的性能如圖。 7和 8。從圖 7,可以看出,盤式制動器性能得到了很好的預(yù)測的初始速度從 20到60公里 /小時 , 施加的壓力在 20和 60條的初始速度。 100公里 /小時,盤式制動器的性能得到了很好的預(yù)測的范圍內(nèi)施加的壓力在 20和 40巴。相反測得的性能為100公里 /小時的初始速度,預(yù)測的盤式制動器的 性能沒有得到很好的推廣應(yīng)用壓力 40和 60巴之間的距離(見圖 5和 7)然而,盤式制動器的性能( V?100公里 /小時)有得到很好的推廣在 60到 100條的范圍(圖 8)的制動 C 因子變化最大,100公里 /小時)和 20公里 /小時),已被預(yù)測為所施加的壓力 80條作為測量值 。- 1.請仔細閱讀文檔,確保文檔完整性,對于不預(yù)覽、不比對內(nèi)容而直接下載帶來的問題本站不予受理。
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