Ученые обучили нейросеть управлять умными амортизаторами авто
Ученые обучили нейросеть контролировать умные амортизаторы в авто. Исследователи из ЮУрГУ надеются таким образом увеличить плавность движения транспортного средства.
Ученые создали алгоритм контроля амортизатора на базе искусственной нейросети. Обучение программы осуществлялось за счет большого объёма практических данных, которые охватывают разнообразные режимы деятельности конструкционного узла. Актуальное состояние во многом зависит от внешних воздействий, а также от прошлых состояний амортизатора. Ученые использовали структуру нейросети, в которой реализована временная задержка, которая имеет возможность «запоминать» различные последовательности входящих сигналов, что уменьшает риск ошибок.
Активные амортизаторы расходуют большое количество энергии. При этом лучше всего новинку применять в подвесках электрокаров и гибридных моделей. На сегодня команда продолжает работу по изучению адаптивной подвески при участии коллег из Испании, Германии, США.
«В разработанном алгоритме нейронная сеть соединяется с набором регуляторов, которые настраивались несколькими современными эволюционными программными системами. Итогами работы во время тестирования в типовых и экстремальных ситуациях стали высоко эффективные решения», - сообщил во время общения с журналистами Александр Алюков, работающий на кафедре «Автомобильный транспорт».
Ученые создали алгоритм контроля амортизатора на базе искусственной нейросети. Обучение программы осуществлялось за счет большого объёма практических данных, которые охватывают разнообразные режимы деятельности конструкционного узла. Актуальное состояние во многом зависит от внешних воздействий, а также от прошлых состояний амортизатора. Ученые использовали структуру нейросети, в которой реализована временная задержка, которая имеет возможность «запоминать» различные последовательности входящих сигналов, что уменьшает риск ошибок.
Активные амортизаторы расходуют большое количество энергии. При этом лучше всего новинку применять в подвесках электрокаров и гибридных моделей. На сегодня команда продолжает работу по изучению адаптивной подвески при участии коллег из Испании, Германии, США.
