基于深度学习的高平顺性汽车起重机悬架设计方法及装置

本发明公开了一种基于深度学习的高平顺性汽车起重机悬架设计方法及装置，涉及起重机悬架设计技术领域，该方法包括：针对每一种路面谱，分别获取第一训练数据集；利用不同路面谱对应的第一训练数据集训练预先构建的路面振动曲线预测模型，得到不同路面谱对应的已训练的路面振动曲线预测模型；利用已训练的路面振动曲线预测模型，以最小化平顺性指标作为优化目标，求解各个路面谱对应的最优悬架结构参数；根据各个路面谱对应的最优悬架结构参数，构建第二训练数据集；利用第二训练数据集训练预先构建的最优悬架结构参数预测模型；利用已训练的最优悬架结构参数预测模型进行悬架结构设计。本发明能够实现高平顺性的起重机悬架结构的快速优化设计。