一种基于人工智能技术的减振器阀系调校方法、产品、设备和存储介质

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能技术的减振器阀系调校方法、产品、设备和存储介质。该方法包括采集减振器各阀系的参数组合；对所述参数组合进行数据量化，得到特征组合；将所述特征组合输入到神经网络模型中，得到所述神经网络预测的阻尼力随活塞速度的变化曲线。本申请通过人工智能算法预测被动型液压减振器在不同阀系结构下的外特性功能，减少底盘调校过程中的试验次数。