基于ANFIS模型的盘式制动器制动最高温度预测

基于ANFIS模型的盘式制动器制动最高温度预测标题：基于ANFIS模型的盘式制动器最高温度预测摘要：盘式制动器在汽车制动系统中具有重要作用，其最高温度是评估其性能和可靠性的重要指标。本论文基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）模型，探讨了预测盘式制动器最高温度的方法与实践。通过数据采集和特征提取，构建了ANFIS模型，将其与其他机器学习方法进行比较，并对预测结果进行评估。结果表明，ANFIS模型在盘式制动器最高温度预测方面具有较高的准确性和可靠性，为盘式制动器设计和制造提供了重要的参考依据。关键词：盘式制动器、最高温度、预测、ANFIS模型第1章引言1.1研究背景盘式制动器作为汽车制动系统的核心部件之一，承担着转换动能、减速和停车等重要功能。在高温条件下，盘式制动器可能会受到严重的热膨胀、裂纹和失效等问题，因此准确预测其最高温度对于评估制动器的性能和可靠性至关重要。1.2研究目的本论文旨在基于ANFIS模型，研究开发一种准确预测盘式制动器最高温度的方法，以提高盘式制动器的设计和制造水平。第2章相关工作2.1盘式制动器最高温度的影响因素盘式制动器最高温度的预测涉及多个因素，包括制动能量、制动器材料、制动片与盘的接触方式等。研究这些因素的影响对于创建准确的预测模型具有重要意义。2.2相关预测方法目前，盘式制动器最高温度的预测方法主要包括传统的统计学方法和机器学习方法。前者侧重于建立数学模型，后者则采用神经网络、支持向量机等方法。然而，这些方法在预测准确性、计算效率和复杂度等方面存在一定的局限性。第3章数据采集与预处理3.1数据采集通过在实际车辆测试中采集盘式制动器的温度数据，获取与最高温度相关的特征参数。3.2数据预处理对采集到的数据进行清洗、归一化等预处理，以提高数据质量并便于应用于ANFIS模型。第4章ANFIS模型构建与优化4.1ANFIS模型简介ANFIS是一种能够将模糊逻辑和神经网络相结合的推理系统，具有模糊推理的可解释性和神经网络的能力。4.2ANFIS模型构建利用前述预处理过的数据，构建ANFIS模型的输入输出数据集，并设计合适的隶属函数、关联规则、模糊集合等参数。4.3ANFIS模型的优化采用遗传算法、梯度下降等方法对ANFIS模型的参数进行优化，提高模型的预测性能。第5章实验与结果5.1实验设置将构建的ANFIS模型与其他机器学习方法进行比较，包括神经网络、支持向量机等。5.2结果分析通过比较预测结果的准确性、计算效率和复杂度等指标，评估ANFIS模型在盘式制动器最高温度预测方面的性能。第6章结论与展望6.1结论本论文基于ANFIS模型，研究了盘式制动器最高温度的预测方法。实验结果表明，ANFIS模型在预测准确性和计算效率方面具有优势。6.2展望未来可以进一步研究改进ANFIS模型的优化算法，拓展预测模型在其他领域的应用，例如其他汽车零部件的温度预测等。参考文献：[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