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盘式制动器制动性能的神经网络预测1引言对制动系统的要求,在宽范围的操作条件下是复杂的、多样的。据预计,摩擦系数应相对较高而且稳定的摩擦力,可靠的强度和良好的耐磨性是必要的,不论温度,湿度,使用年数,磨损和腐蚀程度等。制动系统的性能主要是由基础制动装置确定。基本要求,对汽车制动器的摩擦系数的稳定性有关在不同制动的操作定义的条件下改变施加的压力,滑动速度和温度。汽车制动器的摩擦行为对这些表面之间的盘和垫活性表面性质的决定。刹车需要高而稳定的摩擦系数的摩擦材料,磨损率低,无噪音,成本低,环境友。汽车制动系统的摩擦材料是车辆总体性能的关键部件,这是因为它对制动性能如停车距离,各方面的踏板感觉,盘磨损起至关重要的作用,并影响制动引起的振动。例如,产生的振动之间的接口两个物体摩擦负责各种噪声,如尖叫,颤抖,锤击,鸣响等。另一方面,性能指标有所增加,使制动更敏感。一种汽车制动器的摩擦行为的结果,从复杂的相互关联的现象到制动过程中摩擦副的接触。这些复杂的制动现象大多是影响复合材料的摩擦性能的摩擦单元,制动盘的金属界面,通过制动的操作方式所施加的条件。因此,制动的性能主要是由铸铁制动盘和摩擦复合材料之间的接触状态影响。接触情况的事实是,摩擦材料是复杂的高分子复合材料可能含有超过20种不同的成分。因此,接触的情况下可以通过在复合材料的力学性能的广泛多样性有显著影响。这就是为什么在摩擦系数的变化是高度依赖于摩擦材料的成分和制动条件下影响制动系统的性能.在摩擦材料中包含所有成分的协同作用,对具体的生产条件,确定最终的摩擦材料的特点以及相应的制动系统性能的影响。一种汽车制动性能的改善和控制,不同的工况条件下,是一个复杂的情况,在摩擦界面的摩擦下通过实际接触面积的变化影响制动性能的随机性,转移层的形成,改变压力,TEM-perature,和速度条件,以及元件的变形磨损。该垫和盘远离恒定数值之间的实际接触面积,相比总接触面积非常小,而且高度依赖于压力的变化,温度,变形,磨损。考虑到非常复杂和高度非线性的现象是发生在制动过程中,制动操作的分析模型完全是困难的。相反,在本文中,人工神经网络可以用来模拟复杂的非线性,多维因素影响制动性能。正如所指出的许多研究人员人工神经网络在预测实验的趋势,是一个有前途的研究领域,能够在成本和时间方面相当经典的分析模型比较。为了提高制动系统的操作,它是可取的,制动器应
编号:201311171654587521    类型:共享资源    大小:56.55KB    格式:DOC    上传时间:2013-11-17
  
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