吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (增刊1): 1-4.

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基于支持向量机回归的减振器非参数模型

郭孔辉, 王先云   

  1. 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室, 长春 130022
  • 收稿日期:2003-09-25 出版日期:2011-09-01 发布日期:2011-09-01
  • 作者简介:郭孔辉(1935 ),男,教授,博士生导师,中国工程院院士.研究方向:汽车动态仿真与控制.E-mail:guokonghui@gmail.com.
  • 基金资助:

    中国高水平汽车自主创新能力建设项目(200822010001531)

Nonparametric models of shock absorber based on support vector machine regression

GUO Kong-hui, WANG Xian-yun   

  1. State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun 130022, China
  • Received:2003-09-25 Online:2011-09-01 Published:2011-09-01

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摘要：

利用减振器的示功试验数据,尝试了基于支持向量机回归算法构造减振器非参数模型的方法。分别建立了一支普通减振器和一支位移相关减振器的模型,并利用样本数据之外的试验数据进行了验证。由普通减振器的验证结果可以看出,利用减振器力与速度和位移相关的模型辨识精度要高于力与速度相关的模型。由位移相关减振器的验证结果可以看出,此方法可以有效地辨识出此减振器的非线性特征。

关键词: 车辆工程, 减振器仿真, 支持向量机, 机器学习

Abstract:

Then we constructed non-parametric damper models using dynamometer data of two dampers,a general hydraulic damper and a displacement-dependent damper respectively.These models were based on support vector machine regression algorithm.Thereafter,these models were validated using the data outside the sample data.The validated results of the general damper showed that the model suppose the force was a function of velocity and displacement was better than the model that suppose the force is a function of velocity.The validated results of the displacement-dependent damper made out that this method could identify the nonlinear characteristics successfully.

Key words: vehicle engineering, shock absorber simulation, support vector machine, machine learning

中图分类号: 

  • U463.33


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