PSO-BP网络算法在汽车悬架优化中的应用

在研究汽车悬架系统模型及神经网络的基础上，提出将PSO-BP网络算法应用于汽车的悬架优化中。该算法采用PSO学习机制，改善了BP学习算法收敛速度慢、全局收敛差的缺点。通过建立的数学模型并用该算法对汽车悬架的刚度和阻尼进行优化。结果表明，此算法明显改善了汽车悬架的性能，提高了汽车的平顺性。同时该算法和试验数据也为悬架系统的进一步研究提供了参考。