Dynamic Neural Networks for Multi-‐Body Simulation in Mechanical Systems
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099.1/14695
Tutor / directorJ. Wiedemann, J. Neubeck
Tipus de documentProjecte/Treball Final de Carrera
Data2010
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This text deals with the simulation of the tyre/suspension dynamics by using recurrent
dynamic neural networks. Recurrent neural networks are based on the multilayer
feedforward neural networks, by adding feedback connections between output and input
layers. The neural network can be trained with data obtained from the simulation of a
physical model created using a multi-body simulation software (SIMPACK). The results
obtained from the neural network demonstrate a good agreement that could be improved, depending on some factors, with the multi-body model simulation results. The
neural network model can be applied as a part of vehicle system model to predict system dynamic behaviour. Although the neural network model does not provide a good insight of the physical behaviour of the system, it is a useful tool to help in vehicle ride dynamics performance due to its good efficiency and accuracy in computational terms.
MatèriesVehicles, Neural networks (Computer science), Vehicles de motor, Xarxes neuronals (Informàtica)
TitulacióENGINYERIA INDUSTRIAL (Pla 1994)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
PFC Dynamic Neu ... in Mechanical Systems.pdf | Report | 3,130Mb | Visualitza/Obre |