Metoda syntezy mechatronicznych zawieszeń siedzisk pojazdów z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

• Autorzy: Gągorowski A.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedmiotem artykułu jest modelowanie siedzisk pojazdów z mechatronicznym zawieszeniem (aktywnym i semiaktywnym). Autor obok koncepcji budowy takich siedzisk (dostosowujących się do indywidualnych cech operatorów pojazdów) przedstawia metodę syntezy sterowania z wykorzystaniem sieci neuronowych przy uwzględnieniu postulatu minimalizacji oddziaływania drgań na operatora pojazdu. Proponowana konstrukcja przewiduje wykorzystanie tłumika z cieczą magnetoreologiczną i serwomechanizmu elektrohydraulicznego. W referacie zaprezentowano modele poszczególnych elementów proponowanego układu oraz wyniki badań symulacyjnych.

EN

The paper presents modelIing and simulations of vehicle' s seats with mechatronic suspension (active and semiactive). Author present new concept of active mechatronic suspension of vehicle's seats (which are adjustable to individual traits of operators) and synthesis of control system based on neural network. The technical construction of the suspension will utilize Magneto-Rheological (MR) Fluid Damper (of a viscidity determined by the value of an applied electric current) and electrohydraulic servomechanism.This paper presents models of elements of complete system - human - vehicle seat: models of human body, models of active and semiactive suspension and simulation results.

Słowa kluczowe

PL

siedziska pojazdów; zawieszenie; sieć neuronowa

EN

neural network; vehicle seats; suspension

• Wydawca: Instytut Pojazdów Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Instytutu Pojazdów / Politechnika Warszawska
• Rocznik: 2006
• Tom: z. 1/60
• Strony: 41--50
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., schem., wykr.

Twórcy

autor

Gągorowski A.

• Wydział Transportu Politechniki Warszawskiej

Bibliografia

• [1] Gągorowski A., Choromański W.: Synteza zawieszeń mechatronicznych siedzisk pojazdów z punktu widzenia minimalizacji oddziaływania drgań na człowieka". "Transport XXI wieku" Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, wrzesień 2004r., Materiały konferencyjne: sekcja 4, s. 59¸65.
• [2] Gągorowski A., Choromański W.: Mechatroniczne siedziska pojazdów. Wydawnictwo Fundacji Rozwoju Akademii Morskiej w Gdyni, ISBN 83-87438-09-X, Tom 3, Gdynia-Jurata 2005, s. 35-42.
• [3] Hagan M. , Demuth H., Neural Networks for Control, Invited Tutorial, 1999 American Control Conference, June, 1999, San Diego, pp. 1642-1656.
• [4] Hagan M., Demuth H., De Jesús O., An Introduction to the Use of Neural Networks in Control Systems, International Journal of Robust and Nonlinear Control, Vol. 12, No. 11, September, 2002, pp. 959-985.
• [5] Camacho, E.F. and C. Bordons, Model Predictive Control, Springer, London, 1998.
• [6] Narendra, K.S. and S.Mukhopadhyay, Adaptive Control Using Neural Networks and Approximate Models, IEEE Transactions on Neural Networks, 1997, vol. 8, 475-485.