轮胎纵向力的神经网络模型  

Longitudinal Force Model for Vehicle Tire Using Neural Network

作　　者：周学建[1] 周志立[1] 徐立友[1] 

机构地区：[1]河南科技大学车辆与动力工程学院,河南洛阳471003

出　　处：《河南科技大学学报（自然科学版）》2003年第3期85-88,共4页Journal of Henan University of Science And Technology:Natural Science

基　　金：教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(1997)

摘　　要：将人工神经网络方法用于轮胎纵向力特性的建模,建立了以滑移(转)率为变量,以垂直载荷为参变量的轮胎纵向力神经网络模型。对轮胎实测数据与神经网络模型预测结果的对比表明,轮胎神经网络模型的精度能满足工程要求,BP前馈神经网络可有效地应用于车辆轮胎纵向力特性的数学建模,且建模过程简单,模型计算较快,预测精度较高。By using the slip of the vehicle as variable and the longitudinal force as function,the longitudinal force model for vehicle tire is established with the Artificial Neural Network(ANN). The comparison of the experimental and predicted data shows that the model's precision can satisfy the demand of engineering, and the ANN of BP forwardfeed can be used effectively to the establishment of the model of vehicle tire's longitudinal force characteristics.

关 键 词：轮胎 纵向力 人工神经网络 垂直载荷 精度 

分 类 号：U463.341[机械工程—车辆工程] TP183[交通运输工程—载运工具运用工程]