利用BP神经网络来预测不同工况下的轮胎侧向力，从carsim中获得数据，利用BP神经网络训练得到轮胎侧向力估计模型 主要内容如下：1、在线计算k值，可便于后续和别的控制器联合，2、利用BP神经网
AucIbENR393.76KB需要积分:1资源文件列表:
利用神经网络来预测.zip 大约有15个文件 
1.jpg 52.17KB - 2.jpg 54.33KB
- 3.jpg 19.65KB
- 4.jpg 148.09KB
- 5.jpg 69.86KB
- 6.jpg 93.85KB
- 7.jpg 103.54KB
- 利用神经网络来预测不同工.html 6.03KB
- 利用神经网络来预测不同工况下的轮.txt 1.45KB
- 利用神经网络来预测不同工况下的轮胎侧向力从中.txt 494B
- 利用神经网络预测轮胎侧向力技术.txt 1.81KB
- 利用神经网络预测轮胎侧向力技术分析与实例探.txt 2.2KB
- 利用神经网络预测轮胎侧向力深入剖析在线应用.txt 2.52KB
- 利用神经网络预测轮胎侧向力的技术文章引言随着.txt 3.01KB
- 标题基于神经网络的轮胎侧向力预测模型研究与.doc 2.31KB
资源介绍:
利用BP神经网络来预测不同工况下的轮胎侧向力，从carsim中获得数据，利用BP神经网络训练得到轮胎侧向力估计模型。 主要内容如下： 1、在线计算k值，可便于后续和别的控制器联合， 2、利用BP神经网络对从carsim中获得的轮胎数据进行训练获得精准的神经网络模型，并生成simulink模块 3、将生成的simulink模块和LQR控制器结合，实时估计轮胎侧向力。 4、内含有帮助文档 图为108km h下的单移线轨迹跟踪效果，侧向力估计效果，以及BP神经网络的预测误差，轮胎侧向力预测效果还不错
标题：基于 BP 神经网络的轮胎侧向力预测模型研究与应用
摘要：本文基于 BP 神经网络模型，通过对从 carsim 中获取的轮胎数据进行训练，实现对不同工况
下的轮胎侧向力的精准预测。通过在线计算 k 值，使得该模型能够与其他控制器联合使用，并结合
LQR 控制器实现实时侧向力估计。文章还附带有详细的帮助文档，通过图示展示了 108km/h 下的单
移线轨迹跟踪效果、侧向力估计效果以及 BP 神经网络的预测误差。
关键词：BP 神经网络，轮胎侧向力预测，carsim，simulink 模块，LQR 控制器
引言：
在汽车动力学控制领域中，准确预测轮胎侧向力对于提高车辆操控性能至关重要。传统的方法通常依
赖于复杂的物理模型，但这些模型需要大量的实验和参数调优，且对于不同工况下的预测效果较为有
限。因此，借助机器学习方法，特别是 BP 神经网络模型，可以更好地解决该问题。本文将介绍利用
BP 神经网络来预测不同工况下轮胎侧向力的研究与应用。
1. 在线计算 k 值
为了便于与其他控制器联合使用，我们需要在训练 BP 神经网络模型时在线计算 k 值。k 值是一个关
键参数，通过合理调节可以使得模型在不同工况下的预测能力更强。在线计算 k 值的方法可以根据具
体需求和实际情况进行选择，例如可以利用车辆动力学模型和实时采集的传感器数据进行计算。
2. BP 神经网络模型训练及 Simulink 模块生成
通过从 carsim 中获取的轮胎数据，我们可以对 BP 神经网络模型进行训练，以获得对轮胎侧向力的
精准预测能力。训练过程中，我们需要选择适当的输入特征，例如轮胎滑移角、侧偏角等。同时，还
需要进行数据预处理，例如归一化处理和特征选择，以提高训练效果和模型泛化能力。最后，通过
Simulink 模块的生成，我们可以方便地将该模型应用于实际控制系统中。
3. 轮胎侧向力实时估计与 LQR 控制器结合
将生成的 Simulink 模块与 LQR 控制器结合，即可实现实时轮胎侧向力的估计。LQR 控制器是一种
常用的线性控制器，通过融合轮胎侧向力信息，可以实现车辆操控性能的优化。通过实时估计轮胎侧
向力，LQR 控制器可以更加准确地调整车辆的行驶状态，提高操控响应性和稳定性。
4. 帮助文档与实验结果展示
为了方便使用者了解和应用该轮胎侧向力预测模型，我们附带了详细的帮助文档，包括模型训练步骤
、参数设置和模型应用方法等。同时，我们通过实验结果展示了 108km/h 下的单移线轨迹跟踪效果
、侧向力估计效果以及 BP 神经网络的预测误差。实验结果表明，该轮胎侧向力预测模型具有较好的
预测精度和实用性。
结论：
klient_