【摘 要】
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本文依托于轮胎六分力测试数据,基于多层前馈MLP神经网络,建立了轮胎侧偏纵滑不同工况下的自适应轮胎模型。并进一步通过设计结合下山单纯形法与随机值法的混合优化算分进行
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本文依托于轮胎六分力测试数据,基于多层前馈MLP神经网络,建立了轮胎侧偏纵滑不同工况下的自适应轮胎模型。并进一步通过设计结合下山单纯形法与随机值法的混合优化算分进行神经网络模型的超参数调优,得到强化的学习模型。另外利用PAC2002魔术公式进行半经验轮胎模型的建模求解,以此对上述不同形式模型的侧偏力、纵向力及回正力矩结果进行对比分析。发现神经网络算法在处理轮胎六分力的非线性特征方面能力较好,而应用混合优化算法进行超参数调优后则进一步提升了轮胎模型的拟合精度。
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