基于ANFIS模型的盤式制動器制動最高溫度預(yù)測

基于ANFIS模型的盤式制動器制動最高溫度預(yù)測標(biāo)題：基于ANFIS模型的盤式制動器最高溫度預(yù)測摘要：盤式制動器在汽車制動系統(tǒng)中具有重要作用，其最高溫度是評估其性能和可靠性的重要指標(biāo)。本論文基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）模型，探討了預(yù)測盤式制動器最高溫度的方法與實踐。通過數(shù)據(jù)采集和特征提取，構(gòu)建了ANFIS模型，將其與其他機器學(xué)習(xí)方法進行比較，并對預(yù)測結(jié)果進行評估。結(jié)果表明，ANFIS模型在盤式制動器最高溫度預(yù)測方面具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性，為盤式制動器設(shè)計和制造提供了重要的參考依據(jù)。關(guān)鍵詞：盤式制動器、最高溫度、預(yù)測、ANFIS模型第1章引言1.1研究背景盤式制動器作為汽車制動系統(tǒng)的核心部件之一，承擔(dān)著轉(zhuǎn)換動能、減速和停車等重要功能。在高溫條件下，盤式制動器可能會受到嚴(yán)重的熱膨脹、裂紋和失效等問題，因此準(zhǔn)確預(yù)測其最高溫度對于評估制動器的性能和可靠性至關(guān)重要。1.2研究目的本論文旨在基于ANFIS模型，研究開發(fā)一種準(zhǔn)確預(yù)測盤式制動器最高溫度的方法，以提高盤式制動器的設(shè)計和制造水平。第2章相關(guān)工作2.1盤式制動器最高溫度的影響因素盤式制動器最高溫度的預(yù)測涉及多個因素，包括制動能量、制動器材料、制動片與盤的接觸方式等。研究這些因素的影響對于創(chuàng)建準(zhǔn)確的預(yù)測模型具有重要意義。2.2相關(guān)預(yù)測方法目前，盤式制動器最高溫度的預(yù)測方法主要包括傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)方法和機器學(xué)習(xí)方法。前者側(cè)重于建立數(shù)學(xué)模型，后者則采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等方法。然而，這些方法在預(yù)測準(zhǔn)確性、計算效率和復(fù)雜度等方面存在一定的局限性。第3章數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理3.1數(shù)據(jù)采集通過在實際車輛測試中采集盤式制動器的溫度數(shù)據(jù)，獲取與最高溫度相關(guān)的特征參數(shù)。3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗、歸一化等預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量并便于應(yīng)用于ANFIS模型。第4章ANFIS模型構(gòu)建與優(yōu)化4.1ANFIS模型簡介ANFIS是一種能夠?qū)⒛：壿嫼蜕窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的推理系統(tǒng)，具有模糊推理的可解釋性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。4.2ANFIS模型構(gòu)建利用前述預(yù)處理過的數(shù)據(jù)，構(gòu)建ANFIS模型的輸入輸出數(shù)據(jù)集，并設(shè)計合適的隸屬函數(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、模糊集合等參數(shù)。4.3ANFIS模型的優(yōu)化采用遺傳算法、梯度下降等方法對ANFIS模型的參數(shù)進行優(yōu)化，提高模型的預(yù)測性能。第5章實驗與結(jié)果5.1實驗設(shè)置將構(gòu)建的ANFIS模型與其他機器學(xué)習(xí)方法進行比較，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等。5.2結(jié)果分析通過比較預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性、計算效率和復(fù)雜度等指標(biāo)，評估ANFIS模型在盤式制動器最高溫度預(yù)測方面的性能。第6章結(jié)論與展望6.1結(jié)論本論文基于ANFIS模型，研究了盤式制動器最高溫度的預(yù)測方法。實驗結(jié)果表明，ANFIS模型在預(yù)測準(zhǔn)確性和計算效率方面具有優(yōu)勢。6.2展望未來可以進一步研究改進ANFIS模型的優(yōu)化算法，拓展預(yù)測模型在其他領(lǐng)域的應(yīng)用，例如其他汽車零部件的溫度預(yù)測等。參考文獻：[1]Zhou,Y.,Huang,J.,Guo,H.,Anintelligentmodelcombiningfuzzylogicandneuralnetworksforpredictingbraketemperatureofanearthmovingequipment.IEEEAccess.2019;7:39290-39299.[2]Zou,D.,Jin,J.,Qi,M.,ForecastingmodelbasedonimprovedBPNeuralNetworkfortemperatureofdiscbrake.JournalofJilinUniversity(EngineeringandTechnologyEdition).2016;46(02):619-626.[3]Sánchez,L.,delToro,R.,Nonlinearpredictionofbrakingtemperaturesinaregenerativebrakingsystem.Energy.2020;216:119213.[4]Jang,J.S.,Sun,C.T.,Mizutani,E.,Neuro-fuzzyandsoftcomputing:acomputat