論文の概要: Deep Learning-Based Prediction of Suspension Dynamics Performance in Multi-Axle Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02566v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 15:10:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 02:22:08.548203
• Title: Deep Learning-Based Prediction of Suspension Dynamics Performance in Multi-Axle Vehicles
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく多軸車におけるサスペンションダイナミクス性能の予測
• Authors: Kai Chun Lin, Bo-Yi Lin,
• Abstract要約: 本稿では,多軸車におけるサスペンションシステムの動的性能を予測するためのディープラーニングフレームワークを提案する。 MTL-DBN-DNN(Multi-Task Deep Belief Network Deep Neural Network)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a deep learning-based framework for predicting the dynamic performance of suspension systems in multi-axle vehicles, emphasizing the integration of machine learning with traditional vehicle dynamics modeling. A Multi-Task Deep Belief Network Deep Neural Network (MTL-DBN-DNN) was developed to capture the relationships between key vehicle parameters and suspension performance metrics. The model was trained on data generated from numerical simulations and demonstrated superior prediction accuracy compared to conventional DNN models. A comprehensive sensitivity analysis was conducted to assess the impact of various vehicle and suspension parameters on dynamic suspension performance. Additionally, the Suspension Dynamic Performance Index (SDPI) was introduced as a holistic measure to quantify overall suspension performance, accounting for the combined effects of multiple parameters. The findings highlight the effectiveness of multitask learning in improving predictive models for complex vehicle systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多軸車におけるサスペンションシステムの動的性能を予測するためのディープラーニングベースのフレームワークを提案する。 MTL-DBN-DNN(Multi-Task Deep Belief Network Deep Neural Network)を開発した。 このモデルは数値シミュレーションから生成されたデータに基づいて訓練し、従来のDNNモデルと比較して精度が優れていることを示した。 各種車両およびサスペンションパラメータが動的サスペンション性能に及ぼす影響を評価するため, 総合感度解析を行った。 さらに、サスペンション・ダイナミック・パフォーマンス・インデックス(SDPI)は、総合的なサスペンション・パフォーマンスを定量化するための総合尺度として導入され、複数のパラメータの複合効果を考慮に入れられた。 この結果は,複雑な車両システムにおける予測モデルの改善におけるマルチタスク学習の有効性を浮き彫りにした。

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