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Le contrôle actif d'un système de suspension est destiné à fournir un comportement isolé de la masse à ressort de ce système (par exemple, un confort accru, des performances, etc.). Au cours de ce travail de recherche, Je veux expliquer l'importance de développer une approche de contrôle intelligente active pour les suspensions des camions basée sur le réseau neuronal artificiel (ANN). D'où l'objectif principal de cette thèse est d'obtenir un modèle mathématique pour les systèmes de suspension active puis construire un modèle hydraulique pour le contrôle actif de la suspension pour les camions en utilisant un réseau neuronal artificiel (ANN). Dans ce contexte, un contrôleur de suspension actif non linéaire ANN correspondant a été conçu et optimisé pour les profils routiers approximatifs, en utilisant la simulation selon les normes ISO 2631-5 et ISO 8608. Le modèle développé avec MATLAB Toolbox, estimé et validé à partir de données collectées lors de tests réalisés avec un camion selon d'autres travaux de recherche. Les résultats de la simulation montrent que cette nouvelle méthodologie offre d'excellentes performances.