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基于胎内周向应变的非道路轮胎垂向载荷反演优化算法研究
被引量：
1
1
作者
王亚东
宋寅东
+3 位作者
王彦民
张剑
何志祝
李臻
《农业机械学报》
北大核心
2025年第1期463-473,共11页
非道路轮胎具有结构尺寸大、工况恶劣多变、载荷波动明显等典型特征,其垂向载荷显著影响车辆的纵向、垂向、侧向动力学特性。针对非道路轮胎垂向载荷获取困难、传统物理模型推演精度不足的问题,提出了一种基于应变信息与机器学习技术的...
非道路轮胎具有结构尺寸大、工况恶劣多变、载荷波动明显等典型特征,其垂向载荷显著影响车辆的纵向、垂向、侧向动力学特性。针对非道路轮胎垂向载荷获取困难、传统物理模型推演精度不足的问题,提出了一种基于应变信息与机器学习技术的垂向载荷反演算法。以R-1型人字花纹非道路轮胎为研究对象,设计了由大量程柔性应变传感器、低功耗数据采集及无线传输模块组成的轮胎应变信息采集系统。以胎压、速度、载荷等参数为变量,在转鼓试验台上开展了多种典型工况测试,分析了轮胎接地点的应变变化规律。在此基础上,构建了面向轮胎垂向载荷估计的深度神经网络模型,并基于AdamW优化器与网格搜索法开展了算法参数优化。试验结果表明,基于AdamW优化器的深度神经网络模型对非道路轮胎垂向载荷预测表现出较高的精度,各工况下最大平均相对误差由4.10%降至0.30%。此外,针对模型泛化能力的测试结果显示,深度神经网络模型平均归一化均方根误差较SVR模型降低55.91%,泛化性能优越。研究表明,所提出基于AdamW优化器的深度神经网络模型可对以应变信息为输入的非道路轮胎垂向载荷进行准确反演,为非道路车辆的动力学控制系统提供可靠的轮胎力学关键参数获取依据。
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关键词
非道路轮胎
周向应变
载荷估计
智能轮胎
机器学习
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职称材料
基于粒子群算法的农用轮胎柔性环模型参数辨识方法
被引量：
2
2
作者
孙瑞
王亚东
+3 位作者
李怡宁
何志祝
朱忠祥
李臻
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期402-410,共9页
轮胎柔性环模型能准确表达轮胎变形,但模型的刚度参数无法直接测定,因此模型刚度参数的辨识成为建模过程中的关键。本文基于轮胎柔性环模型运动学方程,分析农用轮胎固有频率与刚度参数之间的关系,提出基于粒子群算法的柔性环模型刚度参...
轮胎柔性环模型能准确表达轮胎变形,但模型的刚度参数无法直接测定,因此模型刚度参数的辨识成为建模过程中的关键。本文基于轮胎柔性环模型运动学方程,分析农用轮胎固有频率与刚度参数之间的关系,提出基于粒子群算法的柔性环模型刚度参数辨识方法。通过轮胎模态试验获取轮胎固有频率,采用粒子群算法对柔性环模型刚度参数进行辨识。将固有频率的试验值与预测值的平均误差作为评价指标,对比粒子群算法与传统算法及遗传算法辨识结果,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,平均绝对误差为1.67 Hz,平均相对误差为1.66%,相较于遗传算法,平均相对误差降低16.16%,运算时间减少93.19%。通过接地印痕试验获取农用轮胎接地角度,结合辨识所得刚度参数,估算轮胎所受到的垂向力,对比垂向力的试验值与预测值,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,垂向载荷估算平均相对误差为1.97%,相对于遗传算法,平均相对误差降低12.05%。
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关键词
农用轮胎
柔性环模型
粒子群算法
模态试验
参数辨识
遗传算法
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职称材料
基于胎侧弯曲应变的农用轮胎状态估计方法研究
3
作者
孙瑞
杨杰
+3 位作者
苏巨桥
何志祝
朱忠祥
李臻
《农业机械学报》
CSCD
北大核心
2024年第S2期402-410,426,共10页
针对农用轮胎垂向载荷获取困难以及传统模型估算精度低等问题,提出了一种基于胎侧弯曲应变的农用轮胎状态估计方法,根据轮胎胎侧受垂向载荷后的弯曲应变规律,设计了一套集成高精度胎侧弯曲应变传感器、胎温胎压传感器的轮胎状态估计系...
针对农用轮胎垂向载荷获取困难以及传统模型估算精度低等问题,提出了一种基于胎侧弯曲应变的农用轮胎状态估计方法,根据轮胎胎侧受垂向载荷后的弯曲应变规律,设计了一套集成高精度胎侧弯曲应变传感器、胎温胎压传感器的轮胎状态估计系统。搭建弯曲应变信息采集试验平台并开展多种典型工况测试试验,获取非道路轮胎滚动过程中不同胎压、速度以及负荷下胎侧的应变信号,建立了其滚动过程中轮辋胎侧弯曲应变、胎温、胎压数据集。对应变信号进行降噪、筛选与特征提取获取周期应变曲线与周期特征,构建了多特征加权载荷预测网络与轮速预测网络,对轮胎垂向载荷与速度进行精确且实时估计。结果显示,多特征加权载荷预测网络平均相对误差为1.26%,均方根误差为18.42 kg,相对于传统浅层BP神经网络平均相对误差降低27.17%,均方根误差降低26.32%;速度预测网络平均相对误差为1.16%,均方根误差为0.10 km/h,相较于BP神经网络平均绝对误差与均方根误差分别降低24.18%与16.67%。通过10折交叉验证试验,证明载荷预测与速度预测网络具有良好的泛化能力。研究表明,提出的基于胎侧弯曲应变的农用轮胎状态估计方法,实现了对农用轮胎垂向载荷与速度等状态信息准确估测。
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关键词
农用轮胎
状态估计
弯曲应变
多特征融合
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于胎内周向应变的非道路轮胎垂向载荷反演优化算法研究
被引量：
1
1
作者
王亚东
宋寅东
王彦民
张剑
何志祝
李臻
机构
中国农业大学工学院
现代农装科技
股份有限公司
石家庄中兴机械制造
股份有限公司
贵州轮胎股份有限公司技术中心
出处
《农业机械学报》
北大核心
2025年第1期463-473,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFD2000300)
国家自然科学基金项目(52175259)
拼多多-中国农业大学研究基金项目(PC2023B01005)。
文摘
非道路轮胎具有结构尺寸大、工况恶劣多变、载荷波动明显等典型特征,其垂向载荷显著影响车辆的纵向、垂向、侧向动力学特性。针对非道路轮胎垂向载荷获取困难、传统物理模型推演精度不足的问题,提出了一种基于应变信息与机器学习技术的垂向载荷反演算法。以R-1型人字花纹非道路轮胎为研究对象,设计了由大量程柔性应变传感器、低功耗数据采集及无线传输模块组成的轮胎应变信息采集系统。以胎压、速度、载荷等参数为变量,在转鼓试验台上开展了多种典型工况测试,分析了轮胎接地点的应变变化规律。在此基础上,构建了面向轮胎垂向载荷估计的深度神经网络模型,并基于AdamW优化器与网格搜索法开展了算法参数优化。试验结果表明,基于AdamW优化器的深度神经网络模型对非道路轮胎垂向载荷预测表现出较高的精度,各工况下最大平均相对误差由4.10%降至0.30%。此外,针对模型泛化能力的测试结果显示,深度神经网络模型平均归一化均方根误差较SVR模型降低55.91%,泛化性能优越。研究表明,所提出基于AdamW优化器的深度神经网络模型可对以应变信息为输入的非道路轮胎垂向载荷进行准确反演,为非道路车辆的动力学控制系统提供可靠的轮胎力学关键参数获取依据。
关键词
非道路轮胎
周向应变
载荷估计
智能轮胎
机器学习
Keywords
non-road tire
circumferential strain
load estimation
intelligent tire
machine learning
分类号
U481 [交通运输工程—载运工具运用工程]
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职称材料
题名
基于粒子群算法的农用轮胎柔性环模型参数辨识方法
被引量：
2
2
作者
孙瑞
王亚东
李怡宁
何志祝
朱忠祥
李臻
机构
中国农业大学工学院
智能农业动力装备全国重点实验室
贵州轮胎股份有限公司技术中心
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期402-410,共9页
基金
国家重点研发计划青年科学家项目(2022YFD2000300)
国家自然科学基金面上项目(52175259)
拼多多-中国农业大学研究基金项目(PC2023B01005)。
文摘
轮胎柔性环模型能准确表达轮胎变形,但模型的刚度参数无法直接测定,因此模型刚度参数的辨识成为建模过程中的关键。本文基于轮胎柔性环模型运动学方程,分析农用轮胎固有频率与刚度参数之间的关系,提出基于粒子群算法的柔性环模型刚度参数辨识方法。通过轮胎模态试验获取轮胎固有频率,采用粒子群算法对柔性环模型刚度参数进行辨识。将固有频率的试验值与预测值的平均误差作为评价指标,对比粒子群算法与传统算法及遗传算法辨识结果,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,平均绝对误差为1.67 Hz,平均相对误差为1.66%,相较于遗传算法,平均相对误差降低16.16%,运算时间减少93.19%。通过接地印痕试验获取农用轮胎接地角度,结合辨识所得刚度参数,估算轮胎所受到的垂向力,对比垂向力的试验值与预测值,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,垂向载荷估算平均相对误差为1.97%,相对于遗传算法,平均相对误差降低12.05%。
关键词
农用轮胎
柔性环模型
粒子群算法
模态试验
参数辨识
遗传算法
Keywords
agricultural tire
flexible ring model
particle swarm optimization algorithm
modal testing
parameter identification
genetic algorithm
分类号
U481 [交通运输工程—载运工具运用工程]
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职称材料
题名
基于胎侧弯曲应变的农用轮胎状态估计方法研究
3
作者
孙瑞
杨杰
苏巨桥
何志祝
朱忠祥
李臻
机构
中国农业大学工学院
贵州轮胎股份有限公司技术中心
出处
《农业机械学报》
CSCD
北大核心
2024年第S2期402-410,426,共10页
基金
国家重点研发计划青年科学家项目(2022YFD2000300)
国家自然科学基金面上项目(52175259)
拼多多-中国农业大学研究基金项目(PC2023B01005)
文摘
针对农用轮胎垂向载荷获取困难以及传统模型估算精度低等问题,提出了一种基于胎侧弯曲应变的农用轮胎状态估计方法,根据轮胎胎侧受垂向载荷后的弯曲应变规律,设计了一套集成高精度胎侧弯曲应变传感器、胎温胎压传感器的轮胎状态估计系统。搭建弯曲应变信息采集试验平台并开展多种典型工况测试试验,获取非道路轮胎滚动过程中不同胎压、速度以及负荷下胎侧的应变信号,建立了其滚动过程中轮辋胎侧弯曲应变、胎温、胎压数据集。对应变信号进行降噪、筛选与特征提取获取周期应变曲线与周期特征,构建了多特征加权载荷预测网络与轮速预测网络,对轮胎垂向载荷与速度进行精确且实时估计。结果显示,多特征加权载荷预测网络平均相对误差为1.26%,均方根误差为18.42 kg,相对于传统浅层BP神经网络平均相对误差降低27.17%,均方根误差降低26.32%;速度预测网络平均相对误差为1.16%,均方根误差为0.10 km/h,相较于BP神经网络平均绝对误差与均方根误差分别降低24.18%与16.67%。通过10折交叉验证试验,证明载荷预测与速度预测网络具有良好的泛化能力。研究表明,提出的基于胎侧弯曲应变的农用轮胎状态估计方法,实现了对农用轮胎垂向载荷与速度等状态信息准确估测。
关键词
农用轮胎
状态估计
弯曲应变
多特征融合
卷积神经网络
Keywords
agricultural tires
state estimation
bending strain
multi-feature fusion
convolutional neural network
分类号
S220.3 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于胎内周向应变的非道路轮胎垂向载荷反演优化算法研究
王亚东
宋寅东
王彦民
张剑
何志祝
李臻
《农业机械学报》
北大核心
2025
1
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职称材料
2
基于粒子群算法的农用轮胎柔性环模型参数辨识方法
孙瑞
王亚东
李怡宁
何志祝
朱忠祥
李臻
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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下载PDF
职称材料
3
基于胎侧弯曲应变的农用轮胎状态估计方法研究
孙瑞
杨杰
苏巨桥
何志祝
朱忠祥
李臻
《农业机械学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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