基于模型和数据驱动的智能轮胎载荷估计

摘要

轮胎载荷是车辆稳定性控制以及车辆参数估计的关键，提出一种结合物理模型和数据驱动的轮胎载荷估计算法。采用ABAQUS建立轮胎模型，搭建试验台架对模型进行验证；根据柔性环模型研究轮胎载荷与中心角的内在机理，提取轮胎不同位置的应变信号，对不同载荷下的应变进行响应分析，采用皮尔逊相关系数法选取特征点；基于中心角等模型参数和应变数据，通过BP神经网络搭建轮胎载荷预测模型。结果表明，结合应变信号与柔性环模型参数的预测效果比单一使用应变信号或物理模型的效果更好，该方法增加了数据驱动的可解释性，可为研究车辆的稳定性控制提供参考。

关键词

智能轮胎 / 应变 / 轮胎载荷 / 物理模型 / BP神经网络

基金资助

国家自然科学基金项目(52172367,51705220); 江苏省高校自然科学基金重大项目(21KJA580001); 常州市国际科技合作基金项目(cz20220031)