本文提出了一种结合深度学习与传统车辆动力学建模的框架,用于预测多轴车辆悬挂系统的动态性能。研究开发了多任务深度置信网络(MTL-DBN-DNN),提高了预测准确性,并引入悬挂动态性能指数(SDPI)作为评估指标,展示了多任务学习在复杂车辆系统预测中的有效性。
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