基于混合优化方法的UniTire轮胎模型参数辨识

作者：张家旭; 李静

来源：吉林大学学报（工学版）, 2017, 47(01): 15-20.

DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb201701003

• 车辆工程
• 粒子群优化算法
• Gauss-Newton算法
• UniTire轮胎模型
• 参数辨识

提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和修正的Gauss-Newton算法的混合优化方法,对纯纵滑和纯侧偏工况下UniTire轮胎模型的特征参数进行辨识。为充分发挥两个算法的优点,首先,利用粒子群优化算法的全局区域的搜索优势辨识出UniTire轮胎模型的特征参数近似解,然后,利用修正的Gauss-Newton算法局部搜索优势在近似解邻近区域获得UniTire轮胎模型的特征参数的最优解。最后,对辨识结果进行残差分析,结果表明:用辨识数据参数化的UniTire轮胎模型具有较高的精度,可满足构建车辆底盘电控系统硬件在环仿真测试环境的需求。

• 单位
  汽车仿真与控制国家重点实验室; 吉林大学