A physical model-neural network coupled modelling methodology of the hydraulic damper for railway vehicles

阻尼器 工程类 人工神经网络 阀体孔板 水力机械 控制理论(社会学) 液压油 结构工程 液压回路 机械工程 计算机科学 控制(管理) 机器学习 人工智能
作者
Liangcheng Dai,Maoru Chi,Zhaotuan Guo,Hongxing Gao,Xingwen Wu,Jianfeng Sun,Shulin Liang
出处
期刊:Vehicle System Dynamics [Taylor & Francis]
卷期号:61 (2): 616-637 被引量:15
标识
DOI:10.1080/00423114.2022.2053171
摘要

The dynamic characteristics of the hydraulic damper are time-varying in the complex working environment. To reveal the internal influence mechanism of the boundary conditions on the dynamic performance of the hydraulic damper and take it into account in the multi-body dynamics calculation, the laboratory test of the hydraulic damper is carried out firstly, and it is confirmed that the hydraulic damper has significant frequency-dependent and amplitude-dependent and temperature-dependent characteristics. Then, combining the physical parameter model with the neural network model, an accurate hybrid neural network model of the hydraulic damper is proposed. The physical parameter model considers the damper structure, including orifice, damping valve, rubber joint and the relationship between temperature and viscosity of hydraulic oil. The neural network model describes the personality characteristics of the hydraulic damper, such as oil leakage, the internal friction force and the percentage of entrapped air in oil. Finally, the responses and the dynamic parameters of the hybrid neural network model are calculated and compared with the experimental results by considering various exciting amplitudes and frequencies. The results show that the proposed model can fully simulate the dynamic performance of the hydraulic damper under various operating conditions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小羊完成签到 ,获得积分10
3秒前
jeronimo完成签到,获得积分10
6秒前
空白完成签到 ,获得积分10
6秒前
凉面完成签到 ,获得积分10
14秒前
幸福妙柏完成签到 ,获得积分10
16秒前
yellow完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
月军完成签到,获得积分10
28秒前
小静完成签到 ,获得积分10
32秒前
SYLH应助月军采纳,获得10
34秒前
悄悄是心上的肖肖完成签到 ,获得积分10
38秒前
38秒前
wangermazi完成签到,获得积分0
42秒前
执着的忆雪完成签到 ,获得积分10
43秒前
骄傲慕尼黑完成签到,获得积分10
44秒前
飞龙在天完成签到,获得积分0
48秒前
银海里的玫瑰_完成签到 ,获得积分10
48秒前
marc107完成签到,获得积分10
49秒前
朱佳宁完成签到 ,获得积分10
50秒前
量子星尘发布了新的文献求助50
50秒前
小土豆完成签到 ,获得积分10
51秒前
搜集达人应助法桐落梦采纳,获得100
55秒前
alho完成签到 ,获得积分10
1分钟前
执着乐双完成签到,获得积分10
1分钟前
peng完成签到,获得积分10
1分钟前
波里舞完成签到 ,获得积分10
1分钟前
世间安得双全法完成签到,获得积分0
1分钟前
Xenia完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小胖完成签到 ,获得积分10
1分钟前
豆花浮元子完成签到 ,获得积分10
1分钟前
修语完成签到,获得积分10
1分钟前
aDou完成签到 ,获得积分10
1分钟前
菓小柒完成签到 ,获得积分10
1分钟前
xc完成签到 ,获得积分10
1分钟前
i2stay完成签到,获得积分10
1分钟前
随心所欲完成签到 ,获得积分10
1分钟前
panda完成签到,获得积分10
1分钟前
吃饱再睡完成签到 ,获得积分10
1分钟前
星辰大海应助Wang采纳,获得10
1分钟前
沙漠西瓜皮完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Coking simulation aids on-stream time 450
北师大毕业论文 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 390
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 360
Novel Preparation of Chitin Nanocrystals by H2SO4 and H3PO4 Hydrolysis Followed by High-Pressure Water Jet Treatments 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4015603
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3555597
关于积分的说明 11318138
捐赠科研通 3288782
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1812284
邀请新用户注册赠送积分活动 887882
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 812015