汽车实用技术
汽車實用技術
기차실용기술
PRACTICAL TECHNOLOGY OF AUTOMOBILE
2014年
2期
33-37
,共5页
孟令智%刘亚骄%杨震%郭卫卫
孟令智%劉亞驕%楊震%郭衛衛
맹령지%류아교%양진%곽위위
路面摩擦系数%试验%广义回归神经网络
路麵摩抆繫數%試驗%廣義迴歸神經網絡
로면마찰계수%시험%엄의회귀신경망락
本次研究基于路面抗滑特性的预测问题,运用道路摩擦系数测试仪在公路上进行路面摩擦系数测试试验,并对试验结果进行分析,提出了路面摩擦系数的影响因素.应用广义回归神经网络分析方法,以影响因素为分类标准,确定了摩擦系数预测模型的分类,建立了基于广义回归神经网络的路面摩擦系数预测模型,并通过60组试验数据对网络模型进行了训练,利用6组实验数据进行预测结果对比.结果表明,模型预测值与实测值的平均误差为3.0％左右,模型预测结果与实测结果吻合,所构建模型是正确的,且具有较高的精度;此外还通过实车进行了汽车制动试验,并根据试验结果与模型预测结果对比,为交通事故分析中计算事故车速提供依据.
本次研究基于路麵抗滑特性的預測問題,運用道路摩抆繫數測試儀在公路上進行路麵摩抆繫數測試試驗,併對試驗結果進行分析,提齣瞭路麵摩抆繫數的影響因素.應用廣義迴歸神經網絡分析方法,以影響因素為分類標準,確定瞭摩抆繫數預測模型的分類,建立瞭基于廣義迴歸神經網絡的路麵摩抆繫數預測模型,併通過60組試驗數據對網絡模型進行瞭訓練,利用6組實驗數據進行預測結果對比.結果錶明,模型預測值與實測值的平均誤差為3.0％左右,模型預測結果與實測結果吻閤,所構建模型是正確的,且具有較高的精度;此外還通過實車進行瞭汽車製動試驗,併根據試驗結果與模型預測結果對比,為交通事故分析中計算事故車速提供依據.
본차연구기우로면항활특성적예측문제,운용도로마찰계수측시의재공로상진행로면마찰계수측시시험,병대시험결과진행분석,제출료로면마찰계수적영향인소.응용엄의회귀신경망락분석방법,이영향인소위분류표준,학정료마찰계수예측모형적분류,건립료기우엄의회귀신경망락적로면마찰계수예측모형,병통과60조시험수거대망락모형진행료훈련,이용6조실험수거진행예측결과대비.결과표명,모형예측치여실측치적평균오차위3.0％좌우,모형예측결과여실측결과문합,소구건모형시정학적,차구유교고적정도;차외환통과실차진행료기차제동시험,병근거시험결과여모형예측결과대비,위교통사고분석중계산사고차속제공의거.
