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基于RBF神经网络的轮胎滚动阻力建模研究汇报人：2024-01-12

引言RBF神经网络基本原理轮胎滚动阻力影响因素分析基于RBF神经网络的轮胎滚动阻力模型建立模型验证与结果分析结论与展望

引言01

轮胎滚动阻力是汽车行驶过程中的主要阻力之一，对汽车的能耗和排放具有重要影响。因此，降低轮胎滚动阻力是提高汽车能源利用效率和减少环境污染的有效途径。轮胎滚动阻力对汽车能耗和排放的影响RBF神经网络具有较强的非线性映射能力和自学习能力，能够自适应地逼近任意复杂的非线性函数。因此，基于RBF神经网络的轮胎滚动阻力建模方法具有较高的预测精度和泛化能力。RBF神经网络在轮胎滚动阻力建模中的优势研究背景与意义

国内外研究现状目前，国内外学者在轮胎滚动阻力建模方面已经开展了大量研究工作，主要包括基于物理模型的建模方法、基于经验公式的建模方法和基于数据驱动的建模方法等。其中，基于数据驱动的建模方法由于不需要深入了解轮胎的物理特性和工作原理，因此具有更广泛的应用前景。发展趋势随着人工智能和机器学习技术的不断发展，基于数据驱动的轮胎滚动阻力建模方法将越来越受到关注。未来，该方法将向着更高精度、更高效率和更智能化的方向发展，为汽车节能减排和绿色出行提供更加可靠的技术支持。国内外研究现状及发展趋势

VS通过本研究，旨在探索一种基于RBF神经网络的轮胎滚动阻力建模方法，为汽车节能减排和绿色出行提供更加可靠的技术支持。同时，本研究还可以为相关领域的研究提供借鉴和参考。研究方法本研究采用理论分析和实验验证相结合的方法进行研究。首先，通过收集和整理轮胎滚动阻力相关数据，构建RBF神经网络模型；然后，利用实验数据对模型进行训练和测试，并对模型性能进行评估；最后，通过实验验证模型的预测精度和泛化能力。研究目的研究内容、目的和方法

RBF神经网络基本原理02

接收外部输入信号，将信号传递给隐含层。输入层隐含层输出层采用径向基函数作为激活函数，对输入信号进行非线性变换，将低维输入空间映射到高维特征空间。对隐含层的输出进行线性加权求和，得到最终的输出结果。030201RBF神经网络结构

宽度参数确定根据中心之间的距离或经验公式确定宽度参数，控制径向基函数的形状和宽度。权重训练利用最小二乘法或梯度下降法等优化算法，调整输出层的权重，使得网络输出与实际值之间的误差最小。中心选取通过聚类算法（如K-means）确定隐含层神经元的中心，使得每个中心代表输入空间的一个局部区域。RBF神经网络训练算法

RBF神经网络具有任意精度逼近任意连续函数的能力，适用于复杂的非线性系统建模。逼近能力由于RBF神经网络结构相对简单，且训练过程中只需调整少数参数，因此训练速度较快。训练速度RBF神经网络具有较强的泛化能力，对于未在训练集中出现过的输入样本，也能给出合理的预测结果。泛化能力RBF神经网络性能评价

轮胎滚动阻力影响因素分析03

03轮胎花纹花纹深度和形状影响轮胎与路面间的摩擦和排水性能，从而影响滚动阻力。01轮胎断面宽度断面宽度增加，接地面积和胎体变形增大，导致滚动阻力增加。02轮胎高宽比高宽比减小，轮胎刚度增加，滚动阻力减小。轮胎结构参数对滚动阻力的影响

橡胶的硬度、弹性和耐磨性直接影响轮胎的滚动阻力和使用寿命。橡胶材料胎体材料的强度和刚度影响轮胎的变形和内部摩擦，从而影响滚动阻力。胎体材料添加剂如炭黑、硅烷等可以改善橡胶的物理化学性能，降低滚动阻力。添加剂轮胎材料特性对滚动阻力的影响

路面粗糙度、湿度和温度等影响轮胎与路面间的摩擦和附着性能，从而影响滚动阻力。路面状况载荷增加，轮胎接地面积和胎体变形增大，导致滚动阻力增加。车辆载荷速度增加，轮胎的动态变形和内部摩擦增大，导致滚动阻力增加。行驶速度车辆行驶条件对滚动阻力的影响

基于RBF神经网络的轮胎滚动阻力模型建立04

实验数据获取通过轮胎滚动阻力实验，获取不同工况下的轮胎滚动阻力数据。数据预处理对实验数据进行清洗、去噪和平滑处理，提高数据质量。数据集划分将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、验证和测试。数据来源及预处理

选取影响轮胎滚动阻力的关键因素作为输入参数，如轮胎载荷、胎压、速度等。以轮胎滚动阻力作为输出参数，建立输入参数与输出参数之间的映射关系。输入输出参数确定输出参数输入参数

确定RBF神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量和连接方式。RBF神经网络结构选择合适的径向基函数，如高斯函数，用于计算隐藏层神经元的输出。径向基函数选择对RBF神经网络的参数进行初始化，如中心、宽度和权值等。模型参数初始化利用训练集数据对RBF神经网络进行训练，通过优化算法调整模型参数，使得模型输出与真实值之间的误差最小化。模型训练RBF神经网络模型构建与训练

模型验证与结果分析05

交叉验证留出验证自助法验证