一种基于神经网络的车架应力外推方法

本发明公开了一种基于神经网络的车架应力外推方法，涉及车架应力技术领域，包括：S1数据准备；S2神经网络模型构建；S3油气悬挂刚度模型建立；S4车架应力外推分析。本发明通过精确的油气悬挂姿态分析，以及伸出量与压力数据的准确转换，结合神经网络模型的强大学习能力，能够实现对车架应力的精确预测。这种预测方法克服了传统试验方法的局限性，能够更全面地覆盖各种可能的姿态变化，提高预测的准确性。相比现有技术的传统试验方法，利用神经网络模型进行车架应力的外推预测，无需进行大量的试验测试，大大缩短了研发周期，同时，神经网络模型的自动处理能力也提高了预测的效率，使得车架设计和优化过程更加高效。