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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于物理信息融合循环神经网络的轮胎力估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119047303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411059541.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理信息融合循环神经网络的轮胎力估计方法是由张长柱;房茹梦;王祝萍;张皓;齐鹏设计研发完成，并于2024-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息融合循环神经网络的轮胎力估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于轮胎力估计领域，特别涉及一种基于物理信息融合循环神经网络的轮胎力估计方法，包括以下步骤：1设计基于数据标签的损失函数，利用循环神经网络算法捕捉轮胎力与车辆状态序列之间的内在联系；2结合车辆动力学模型，开发基于物理信息的损失函数，确保估计过程遵循物理规律；3融合上述两种损失函数，形成一种综合考虑数据驱动和物理约束的轮胎力估计方法。通过循环神经网络深入挖掘轮胎力与车辆状态的关系，并融入基于车辆动力学的损失函数，从先验知识中提取有用信息，提高在多变道路条件下的估计效果；本发明结合了数据驱动的灵活性和物理模型的严谨性，不仅提升了轮胎力估计的准确性，还增强了模型的泛化能力和可解释性。

本发明授权一种基于物理信息融合循环神经网络的轮胎力估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息融合循环神经网络的轮胎力估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，基于Carsim仿真平台收集不同行驶条件下的车辆状态数据及轮胎力数据； 步骤2，在步骤1的车辆状态数据中，选取以下与轮胎力相关的车辆状态作为网络输入参数： 其中，是前轮转向角，是偏航率，分别是纵向速度和横向速度，是纵向加速度和横向加速度，分别是左前轮、右前轮，左后轮、右后轮的转速； 步骤3，对步骤2中车辆状态数据进行均值-方差标准化处理，并划分训练集测试集； 步骤4，设计网络结构：选取门控循环单元作为主体循环神经网络结构，为了增强模型的估计效果，在输入层前添加一个全连接层作为输入投影层，在输出层后添加一个全连接层作为输出回归层； 步骤5，针对车辆状态数据序列执行步骤4，得到轮胎力在第个时刻的估计值，T表示用过去T个时刻的状态预测当前轮胎力，是训练集数据的数量； 步骤6，经步骤5得到训练集的轮胎力估计值后，设计物理信息融合的损失函数以更新网络参数；物理信息融合的损失函数的设计包含两个部分：基于循环神经网络算法，设计基于数据标签的损失函数；基于简化车辆的动力学模型设计基于物理信息的损失函数；将以上两种损失函数叠加，实现一种物理信息融合循环神经网络的轮胎力估计方法； 步骤7，基于损失函数，根据反向传播算法和链式求导法则，更新网络中的权重参数； 步骤8，训练网络参数，设置最大训练轮次，在训练轮次内，重复步骤5至步骤7，直至网络满足误差要求或达到最大训练轮次，跳出循环； 步骤9，测试网络估计效果；基于测试集的状态数据和步骤4的前向传播过程获取测试集的轮胎力估计值，此时轮胎力估计值仍在标准化尺度下，经反标准化获取原始尺度下的轮胎力估计值，实现基于物理信息融合循环神经网络的轮胎力估计； 基于轮胎力估计数据和参考轮胎力数据构建基于数据标签的损失函数： 其中，是训练集的轮胎力数据标签，是在权重下的网络得到的轮胎力估计值； 根据车辆简化动力学模型，构建轮胎力与车辆状态之间的约束函数，并基于该约束函数设计基于物理信息约束的损失函数：

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