基于T-S模糊神经网络优化TTR的校车侧翻预警

为提高校车侧翻预警的精度,提出了基于T-S型模糊神经网络优化TTR的侧翻预警算法。根据校车的车体结构和侧翻机理,建立3自由度侧翻动力学模型,选取优化后的动态横向载荷转移率为校车侧翻稳定性能因子。在传统TTR侧翻预警算法的基础上,引入T-S型模糊神经网络,并选取斜坡等4种转向工况,利用车辆状态参数组合对传统TTR-时间曲线进行优化分析。仿真结果表明,基于T-S型模糊神经网络优化TTR的侧翻预警算法结果准确度高、时效性较好,能够有效地提高校车侧翻预警精度,显著地优化了传统TTR-时间关系曲线,有利于改善校车的行驶安全性。