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路面对车辆的平顺性、操纵稳定性有直接影响,实时获取路面信息对提升车辆性能具有重要意义。针对传统路面识别方法中难以精确识别多种路面类型的问题,采用卷积神经网络对路面类型进行识别,并根据不同路面输入下悬架系统的输出响应来调整控制器参数,使可控悬架在不同路面下均保持最优性能。建立车辆1/4半主动悬架模型;搭建卷积神经网络基本结构并通过所采集的4种典型城市和非城市路面图像对网络进行训练以及测试;采用遗传算法求取沥青路、弹石路、砂石路、水泥路4种不同路面激励下悬架的最优控制参数;根据路面识别结果及优化结果实现悬架控