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Die aktive Steuerung eines Aufhängungssystems soll ein isoliertes Verhalten der gefederten Masse dieses Systems liefern (z. B. erhöhter Komfort, Leistung usw.). Im Laufe dieser Forschungsarbeit möchte ich die Bedeutung der Entwicklung eines aktiven intelligenten Steuerungsansatzes für Lkw-Federungen auf der Grundlage des künstlichen neuronalen Netzes (ANN) erläutern. Daher ist das Hauptziel dieser Dissertation, ein mathematisches Modell für aktive Aufhängungssysteme zu erhalten und dann ein hydraulisches Modell für die aktive Aufhängungssteuerung für LKWs unter Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzes (ANN) zu konstruieren. In diesem Zusammenhang wurde eine entsprechende nichtlineare ANN-Steuerung für die aktive Federung entworfen und für ungefähre Straßenprofile optimiert, wobei die Simulation gemäß ISO 2631-5 und ISO 8608 verwendet wurde. Das mit der MATLAB Toolbox entwickelte Modell wurde anhand von Daten geschätzt und validiert, die bei Tests mit einem Lkw gemäß anderenForschungsarbeiten gesammelt wurden. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass diese neue Methodik eine hervorragende Leistung bietet.