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基于RBF神经网络的轮胎滚动阻力建模研究
摘要：本文基于RBF神经网络，针对轮胎滚动阻力建立了一种建模方法。利用该方法，对轮胎滚动阻力进行建模和预测，从而提高车辆燃油效率和行驶稳定性。实验结果表明，基于RBF神经网络的轮胎滚动阻力模型精度高，具有良好的预测能力。
关键词：RBF神经网络；轮胎滚动阻力；建模；预测；精度；预测能力
1.引言
轮胎滚动阻力是指车辆行驶时，车轮因与地面接触而产生的运动阻力，它影响了车辆的燃油效率和行驶稳定性。因此，对轮胎滚动阻力进行预测与控制是提高车辆性能的重要途径。传统的建模方法主要利用统计回归等技术，但其精度较低，容易受到噪声等因素的干扰。因此，本文提出了一种基于RBF神经网络的轮胎滚动阻力建模方法，以提高预测精度和稳定性。
2.建模原理
RBF神经网络是一种传统的神经网络模型，其基本结构由三层组成：输入层、隐层和输出层。其中，输入层负责接收外部的输入数据，隐层则利用一定的激活函数处理输入的数据，输出层则将处理后的数据输出。在本文中，我们采用单层RBF神经网络作为轮胎滚动阻力模型的基本结构。具体来说，我们将输入数据与隐层神经元的权值进行点积操作，再将结果经过高斯函数激活，即可得到隐层的输出。随后，我们将隐层的输出通过线性加权运算从而得到输出层的结果。模型的训练过程采用梯度下降法进行优化，以最小化预测误差。
3.实验设计
本文采用轮胎滚动阻力测试仪进行数据采集，并将数据分为训练集和测试集两部分。具体来说，我们以车速、载荷和路面类型为输入变量，以滚动阻力为输出变量。我们使用Python编程语言和PyTorch框架进行建模和测试。
4.实验结果
我们将实验结果划分为两个部分：轮胎滚动阻力建模和预测。建模部分的实验结果表明，该模型的拟合效果优于传统的统计回归模型，且模型稳定性较高。预测部分的实验结果表明，使用该模型进行轮胎滚动阻力预测的误差较小，预测精度较高。
5.结论
本文提出了一种基于RBF神经网络的轮胎滚动阻力建模方法。实验结果表明，该方法能够有效地提高轮胎滚动阻力的预测精度和稳定性，对于提高车辆燃油效率和行驶稳定性具有重要的实际意义。未来的研究方向可以在模型的优化和推广方面展开。