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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明属于轮胎动力学特性应用领域，具体涉及一种基于轮胎模型嵌入神经网络的智能轮胎侧偏特性估计方法。该方法在轮胎内壁布置PVDF应变传感器，进行纯侧偏工况下轮胎力学特性试验，获取轮胎力学特性试验数据和PVDF应变传感器试验数据；利用轮胎力学特性试验数据，辨识UniTire稳态轮胎模型；建立神经网络模型，将辨识的UniTire轮胎模型嵌入神经网络损失函数中，得到嵌入轮胎模型约束的神经网络模型；提取轮胎接地印迹内PVDF应变传感器试验数据和智能轮胎侧偏特性试验数据，训练神经网络模型；采用训练后的神经网络模型，估计轮胎垂向力、侧向力和侧偏角。该方法对提高神经网络模型的计算效率和智能轮胎侧偏特性的估计精度具有十分重要的作用。
主权项：1.一种基于轮胎模型嵌入神经网络的智能轮胎侧偏特性估计方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，在轮胎内壁布置PVDF应变传感器，将轮胎安装到轮胎六分力试验机上，根据试验需求设定试验条件，进行纯侧偏工况下轮胎力学特性试验，获取纯侧偏工况下轮胎力学特性试验数据和PVDF应变传感器试验数据；步骤二，利用纯侧偏工况下轮胎垂直载荷、印迹更新速度、侧偏角和侧向力试验数据，辨识获得纯侧偏工况下UniTire稳态轮胎模型，对轮胎侧向力进行建模；步骤三，建立神经网络模型，UniTire轮胎模型根据神经网络模型输出的轮胎垂向力和侧偏角计算轮胎侧向力，将UniTire轮胎模型计算的轮胎侧向力与试验值的误差融入神经网络损失函数中，约束神经网络训练输出的轮胎侧偏特性，得到嵌入轮胎模型约束的神经网络模型；步骤四，提取轮胎接地印迹内PVDF应变传感器试验数据，以轮胎接地印迹内PVDF应变传感器试验数据为输入，以智能轮胎侧偏特性为输出，训练嵌入轮胎模型约束的神经网络模型；步骤五，采用训练后的神经网络模型，根据轮胎滚动接地印迹内PVDF应变传感器数据，估计纯侧偏工况下智能轮胎的侧偏特性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于轮胎模型嵌入神经网络的智能轮胎侧偏特性估计方法
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