基于T-S模糊神经网络优化TTR的校车侧翻预警

• 作者: 侯立梅 张燕君 李得泉
• 来源期刊: 机械设计
• 学科: 交通运输
• 关键词: 校车 侧翻预警 T-S模糊神经网络 优化曲线
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 专题论文
• 页码范围: 44-49
• 页数: 6页
• 分类号: U461.6
• 语种: 中文

摘要

为提高校车侧翻预警的精度,提出了基于T-S型模糊神经网络优化TTR的侧翻预警算法.根据校车的车体结构和侧翻机理,建立3自由度侧翻动力学模型,选取优化后的动态横向载荷转移率为校车侧翻稳定性能因子.在传统TTR侧翻预警算法的基础上,引入T-S型模糊神经网络,并选取斜坡等4种转向工况,利用车辆状态参数组合对传统TTR-时间曲线进行优化分析.仿真结果表明,基于T-S型模糊神经网络优化TTR的侧翻预警算法结果准确度高、时效性较好,能够有效地提高校车侧翻预警精度,显著地优化了传统TTR-时间关系曲线,有利于改善校车的行驶安全性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张燕君		46	308	10.0	15.0
2	李得泉		1	0	0.0	0.0
3	侯立梅		1	0	0.0	0.0