外文翻譯--盤式制動(dòng)器制動(dòng)性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) 中文版

1、<p>　　盤式制動(dòng)器制動(dòng)性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) </p><p><b>　　1引言 </b></p><p>　　對(duì)制動(dòng)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(jì)，摩擦系數(shù)應(yīng)相對(duì)較高而且穩(wěn)定的摩擦力，可靠的強(qiáng)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(dòng)系統(tǒng)的性能主要是由基礎(chǔ)制動(dòng)裝置確定。基本要求，對(duì)汽車制動(dòng)器的摩擦

2、系數(shù)的穩(wěn)定性有關(guān)在不同制動(dòng)的操作定義的條件下改變施加的壓力，滑動(dòng)速度和溫度。汽車制動(dòng)器的摩擦行為對(duì)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(dòng)系統(tǒng)的摩擦材料是車輛總體性能的關(guān)鍵部件，這是因?yàn)樗鼘?duì)制動(dòng)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(dòng)引起的振動(dòng)。例如，產(chǎn)生的振動(dòng)之間的接口兩個(gè)物體摩擦負(fù)責(zé)各種噪聲，如尖叫，顫抖，錘擊，鳴響等。另一方

3、面，性能指標(biāo)有所增加，使制動(dòng)更敏感。一種汽車制動(dòng)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(dòng)過程中摩擦副的接觸。這些復(fù)雜的制動(dòng)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(dòng)盤的金屬界面，通過制動(dòng)的操作方式所施加的條件。因此，制動(dòng)的性能主要是由鑄鐵制動(dòng)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(shí)是，摩擦</p><p>　　在摩擦材料中包含所有成分的協(xié)同作用，對(duì)具體的生產(chǎn)條件，確定最終的摩擦材料的特點(diǎn)以

4、及相應(yīng)的制動(dòng)系統(tǒng)性能的影響。一種汽車制動(dòng)性能的改善和控制，不同的工況條件下，是一個(gè)復(fù)雜的情況，在摩擦界面的摩擦下通過實(shí)際接觸面積的變化影響制動(dòng)性能的隨機(jī)性，轉(zhuǎn)移層的形成，改變壓力，TEM - perature，和速度條件，以及元件的變形磨損。該墊和盤遠(yuǎn)離恒定數(shù)值之間的實(shí)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?？紤]到非常復(fù)雜和高度非線性的現(xiàn)象是發(fā)生在制動(dòng)過程中，制動(dòng)操作的分析模型完全是困難的。相反，在

5、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(dòng)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(cè)實(shí)驗(yàn)的趨勢(shì)，是一個(gè)有前途的研究領(lǐng)域，能夠在成本和時(shí)間方面相當(dāng)經(jīng)典的分析模型比較。 </p><p>　　為了提高制動(dòng)系統(tǒng)的操作，它是可取的，制動(dòng)器應(yīng)該更精確地控制摩擦系數(shù)的變化。因此，制動(dòng)性能應(yīng)校準(zhǔn)在具體制動(dòng)工況和摩擦副下不同的特點(diǎn) 。 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(cè)的盤式制動(dòng)器的摩擦特性即制

6、動(dòng)</p><p>　　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</p><p>　　摩擦材料參數(shù)，（3）制動(dòng)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(dòng)操作對(duì)其耐磨性的影響。在本文中，我們把盤式制動(dòng)器的C因子的預(yù)測(cè)作為一種重要的MOS盤式制動(dòng)器的工作性能。</p><p><b>　　2。實(shí)驗(yàn)方法 <

7、/b></p><p>　　為了測(cè)試盤式制動(dòng)器工作即制動(dòng)性能的不同類型的摩擦材料及制動(dòng)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(dāng)?shù)挠糜跀?shù)據(jù)訓(xùn)練。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)盤式制動(dòng)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(gè)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、 (8)驗(yàn)證和精度評(píng)價(jià) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試 .</p><p>　　對(duì)盤式制動(dòng)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(shí)別。輸入和輸出的識(shí)別取決于模型的目標(biāo)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(dòng)盤的操作條件下， 制動(dòng)C因子已被作為輸出參數(shù)，用于表示盤式制動(dòng)器的制動(dòng)性能。C因子對(duì)應(yīng)改變制動(dòng)因子摩擦系數(shù)摩擦副接觸時(shí)制動(dòng)參數(shù)。制動(dòng)C因子的測(cè)量變化的制動(dòng)轉(zhuǎn)矩和

9、應(yīng)用壓力在制動(dòng)周期內(nèi)和已知的活塞的直徑值有效制的動(dòng)盤半徑。根據(jù)表達(dá)式(1):C ¼ 4T pd2cpre </p><p>　　(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(gè)單端全面的慣性測(cè)功機(jī)，在實(shí)驗(yàn)室開發(fā)摩擦機(jī)及制動(dòng)系統(tǒng)frimeks（汽車部門，機(jī)械工程學(xué)院，貝爾格萊德大學(xué)）。顯然，這種測(cè)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(cè)試方

10、法。 制動(dòng)試驗(yàn)條件下，在拋光過程中，被選為識(shí)別應(yīng)用液壓壓力和摩擦材料的不同類型對(duì)盤式制動(dòng)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(yàn)證，和測(cè)試的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為了建立盤功能的關(guān)系制動(dòng)工況，摩擦材料的類型，和制動(dòng)C因子變化為輸出。</p><p>　　很明顯，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，驗(yàn)證和測(cè)試的范圍和分布，必須預(yù)先考慮盤式制動(dòng)器操作的神經(jīng)模型的制造參數(shù)，見表3 ，也已被隨機(jī)選擇摩擦材料為F1–F9案例。

11、 </p><p>　　此外，對(duì)盤式制動(dòng)器的性能預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練精度進(jìn)行測(cè)試使用的輸入和輸出數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在測(cè)試數(shù)據(jù)集。測(cè)試數(shù)據(jù)集通過生產(chǎn)摩擦材料的兩種新方法得到（FT1和平方英尺）的輸入?yún)?shù)是完全不同的，從存儲(chǔ)在訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的測(cè)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(duì)應(yīng)的上、下界值指定范圍。摩擦的制造參數(shù)材料FT1和FT2也同樣選擇有關(guān)的表3規(guī)定的范圍。唯一的區(qū)別是相關(guān)的具體的成型

12、壓力，在摩擦的情況下材料FT1和平方英尺，是用于制造出來的范圍—摩擦材料為F1–F9（見表3）。這些值被選定為驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的能力，延長(zhǎng)其預(yù)測(cè)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。</p><p><b>　　3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模 </b></p><p>　　根據(jù)表1–3，盤式制動(dòng)器的操作神經(jīng)建模已經(jīng)輸入?yún)?shù)執(zhí)行（18個(gè)參數(shù)的摩擦材料與組成有關(guān)，5個(gè)

13、參數(shù)與制造條件有關(guān)，3個(gè)參數(shù)與制動(dòng)試驗(yàn)條件有關(guān)的），和一個(gè)輸出參數(shù) （制動(dòng)C因子 ）。盤式制動(dòng)器的操作神經(jīng)建模是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，以及算法需要適當(dāng)?shù)卮_定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)適當(dāng)?shù)慕?。人工神?jīng)網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)包括一個(gè)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(kuò)大其預(yù)測(cè)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(shí)

14、現(xiàn)是必不可少的對(duì)盤式制動(dòng)器性能的預(yù)測(cè)。 </p><p>　　這是一個(gè)明確的，足夠的輸入目標(biāo)被存儲(chǔ)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(gè)大的數(shù)據(jù)集，可以用來訓(xùn)練，驗(yàn)證和測(cè)試儀測(cè)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(cè)試儀獲得的，根據(jù)所采用的測(cè)試方法（表1）。這意味著275的輸入/輸出對(duì)可用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，驗(yàn)證，和測(cè)試。275輸入/輸出對(duì)被分為三組總?cè)藬?shù)

15、的200，輸入/輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練對(duì)驗(yàn)證，25對(duì)，50對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試。因?yàn)樽詈玫纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法，事先是未知的，一個(gè)試錯(cuò)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。基于MATLAB 6.5的關(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(gè)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, （ii）兩個(gè)分層結(jié)構(gòu) 26[1–1]2 1,26[2–2]2 1,26[3–2

16、]2 1,26[5–2]2 1,26[8–2]2 1,26[8–4]2 1,26[10–5]2 1,（iii）三個(gè)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</p><p>　　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Levenberg Marquardt：–，貝葉斯規(guī)則化，彈性反向傳播，縮放共軛梯度，梯度體面。Sigmoid激活函數(shù)已被用于之間的輸入和隱藏層（見

17、式（2））：</p><p>　　f（x）=1/1+e-x </p><p>　　一個(gè)線性激活函數(shù)(f(x) ¼ 1 x) 之間隱藏層和輸出層輸入預(yù)處理參數(shù)前進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。因此，18個(gè)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(cè)試條件下，在0–1范圍內(nèi)根據(jù)表達(dá)（3）：另一方面，輸出參數(shù)（制動(dòng)C因子）有線性化的表達(dá)（4）：</p><p&g

18、t;<b>　　4.結(jié)果與討論 </b></p><p>　　在他們的訓(xùn)練和驗(yàn)證后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于盤式制動(dòng)器的性能預(yù)測(cè)配備盤式片兩種（FT1和平方英尺）。共有90種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了測(cè)試（18種不同的</p><p>　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練），收入算法評(píng)估預(yù)測(cè)盤式制動(dòng)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(dòng)條件下，正如以上兩種類型的摩擦材料（FT1和平方

19、英尺）已首先用于生產(chǎn)測(cè)試，并使用慣性全面制動(dòng)測(cè)力計(jì)測(cè)量 。參數(shù)的組合物和制造摩擦的材料FT1和FT2已完全用于未知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，測(cè)試盤式制動(dòng)器的制動(dòng)性能</p><p>　　隨著摩擦材料FT1示于圖1和2與應(yīng)用壓力和初始速度的變化 ，測(cè)量盤制動(dòng)性能，表示為制動(dòng)C因子變化，被分為兩個(gè)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(dòng)器的實(shí)際變化的復(fù)雜性，指定盤形制動(dòng)工況。從圖1，盤式制動(dòng)器的性能的一

20、般趨勢(shì)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(shí)的速度之間，制動(dòng)C因子增加20–40桿的初始速度介于20和60公里/小時(shí)的范圍內(nèi)。盤式制動(dòng)器的性能相對(duì)固定在整個(gè)初始速度范圍（20–100公里/小時(shí)）內(nèi)，進(jìn)一步增加施加的壓力從40到60桿，見圖1。初始速度80 和100km /小時(shí)之間，制動(dòng)C因子一直在施加的壓力相同的范圍（20–60公里/小時(shí)）內(nèi)。相反，相對(duì)恒定的盤式制動(dòng)器的制動(dòng)性能，在施加的壓力，40和60桿

21、，初始速度在20和100公里/小時(shí)的范圍內(nèi)，盤式制動(dòng)器制動(dòng)性能降低了。應(yīng)用壓力100 巴進(jìn)一步增加（圖2）。 </p><p>　　根據(jù)圖1和2，測(cè)得的盤式制動(dòng)器的性能已經(jīng)通過該摩擦材料的操作條件的影響（FT1）的組成和制造參數(shù)在表2和表3所示。這就是為什么它對(duì)開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠預(yù)測(cè)這些復(fù)雜的影響非常重要 。預(yù)測(cè)的盤式制動(dòng)器的制動(dòng)效果最好性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型表示為BR 26實(shí)現(xiàn)8 41訓(xùn)練的貝葉斯規(guī)則（BR）學(xué)

22、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(gè)輸入?yún)?shù)，在第一個(gè)隱層神經(jīng)元，第二隱層中的神經(jīng)元，和一個(gè)神經(jīng)元的輸出。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測(cè)制動(dòng)C因子的能力，在不同制動(dòng)工況下摩擦材料FT1示于圖3和4。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)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(shí)的范圍內(nèi)，可以通過比較評(píng)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(dòng)器的制動(dòng)性能。預(yù)測(cè)的盤式制動(dòng)器的性能（圖3）

23、顯示了與實(shí)測(cè)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(shí)的范圍從無效果。見圖1和3，這是顯而易見的，測(cè)量和預(yù)測(cè)的盤式制動(dòng)器制動(dòng)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0.883–0.933在20–100公里/小時(shí)的范</p><p>　　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(shí)時(shí)，盤式制動(dòng)器性能的一直沒有得到很好的預(yù)測(cè)，

24、神經(jīng)模型的預(yù)測(cè)只有輕微的增加制動(dòng)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(shí)測(cè)值趨近（圖2）。</p><p>　　盤式制動(dòng)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(cè)摩擦的新類型的影響材料（平方英尺）的盤式制動(dòng)器性能測(cè)量盤。這種新材料的制動(dòng)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(dòng)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(dòng)性能（B

25、R 26841）對(duì)“自然”對(duì)盤式制動(dòng)器摩擦材料的新類型的影響性能。圖5顯示了盤式制動(dòng)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(dòng)的操作制度的協(xié)同。從圖5，它可以看到制動(dòng)C因子是非常敏感的應(yīng)用壓力為100公里/小時(shí)的初始速度，根據(jù)圖5盤式制動(dòng)器的性能測(cè)量的初始速度類似從20到60公里/小時(shí)的施加的壓力的指定范圍改變（20–60欄）。隨著應(yīng)用的進(jìn)一步增加從60到100條壓力，盤式制動(dòng)器性能發(fā)生了顯著的變化。例如，真正的大變化制動(dòng)C因

26、子為0.824和0.963之間（圖6）的應(yīng)用20和100公里/ 小時(shí)之間的80條和初始速度壓力另一方面，真正的制動(dòng)C因子最小的范圍，在初始速度的指定范圍，在0.941（100公里/小時(shí)）和0.96（公里/小時(shí)）為40桿的相對(duì)較低的施加的壓力（圖5）。</p><p>　　盤式制動(dòng)器操作的優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型又用于預(yù)測(cè)的盤式制動(dòng)器的性能如圖。7和8。從圖7，可以看出，盤式制動(dòng)器性能得到了很好的預(yù)測(cè)的初始速度從20到60

27、公里/小時(shí)，施加的壓力在20和60條的初始速度。100公里/小時(shí)，盤式制動(dòng)器的性能得到了很好的預(yù)測(cè)的范圍內(nèi)施加的壓力在20和40巴。相反測(cè)得的性能為100公里/小時(shí)的初始速度，預(yù)測(cè)的盤式制動(dòng)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(dòng)器的性能（V¼100公里/小時(shí)）有得到很好的推廣在60到100條的范圍（圖8）的制動(dòng)C因子變化最大，在0.83（100公里/小時(shí)）和0.95（20公里/小時(shí)