基于智能体—神经网络的轮胎侧偏特性

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1、万方数据第48卷第2期2012年1月机械工程学报JOURNALOFMECHANICALENGINEERINGV01．48NO．2Jan．2012DoI：10．3901／JME．2012．02．153基于智能体一神经网络的轮胎侧偏特性水陈龙黄晨江浩斌王志忠(江苏大学汽车与交通工程学院镇江212013)摘要：在轮胎接地压力试验台上测量轮胎在充气气压、垂直载荷、轮速等变化的18种工况下获得的轮胎侧偏特性，并定性地分析侧偏特性与侧偏角、轮速、垂直载荷和充气压力等众多因素关系，揭示出它们之间的函数关系表现出复

2、杂的非线性。据此，将558个样本数据点作为网络特征参数，训练和建立自适应神经网络模型，进行网络逼近。由于存在网络层数和节点的增加带来的计算量大和众多非线性传递函数相互叠加造成的网络不确定性以及误差大的问题，应用智能体技术，对神经网络的训练过程进行优化。仿真结果表明，效果较好，该曲线的平均误差小于1．5％。通过与魔术公式轮胎模型比较分析，得到所采用的模型更加逼近轮胎试验曲线，表现出明显的优越性，可为汽车理论研究提供一定参考。关键词：轮胎侧偏特性神经网络智能体中图分类号：U463TireLateral-

3、-slipCharacteristiesBasedonAgent．．neuralNetCHENLongHUANGChenJIANGHaobinⅥ给NGZhizhong(SchoolofAutomobileandTramcEngineering，JiangsuUniversity,Zhenjiang212013)Abstract：Underthecombinedactionofinflationpressure，verticalloadandwheelvelocity,thelateralforces

4、of18workingconditionsal'emeasuredbytheanalyticsystemoftirecontactpressure011ground．Andthecomplexrelationsbetweenthemal'ganalyzedqualitatively,whichtheyarethecomplicatednonlinearimplicitfunction．Forsamples,558testdatesareselectedandusedasthenetworkchara

5、cteristicparameters，anagent-neuralnetworkforkindidentificationistrainedandconstructed．Becausetheincreasingofnetworknodesandlayersandthesuperpositionprincipleofnonlineartransferfunction，theidentificationrateislowandnodepositionsareuncertaintyinnetworks。

6、Inordertosolvetheseproblems，theagentisintroducedtooptimizethetrainingprocessoftheartificialneuralnetworks．Simulationresultsshowedthatthemeanerrorachieves1．5％．Accordingtotheanalysisofsimulationresultscomparedwithmagicformula，adaptivemodelbasedonagenthas

7、theadvantageofnumericalapproximationthefortestCHIVe．ThismethodcanprovidesupportforCarsafetydesign．Keywords：TireLateral-slipcharacteristicsNeuralnetAgent0前言由于近来轮胎质量的问题频频被曝光，人们意识到轮胎性能对汽车安全行驶的重要性。其中轮胎侧偏特性直接影响转向过程中的行车安全。它不仅与侧偏角密切相关【11(图1)，也受轮胎侧倾角、垂直载荷、充气压力

8、、轮胎结构和材料，甚至路面状况‘国家自然科学基金(50875112)、江苏省高校自然科学研究重大项目09KJA580001、江苏省自然科学基金(BI(2010337)、教育部博士点基台'(20093227110013)和江苏省高校科研创新计戈!J(CXt0B253Z)资助项目。20110622收到初稿，20111110收到修改稿等因素影响，使侧向力表现出复杂的非线性【21。所以，建立更符合实际的轮胎模型成为车辆工程设计的基础，也是国内外学者研究讨论的重点和难点。最初轮