张丽霞， 刘家琪， 潘福全， 张文彩， 郑超艺

(青岛理工大学机械与汽车工程学院， 青岛 266525)

计算机仿真技术在车辆领域广泛应用，为提高分析速度，仿真分析整体模型中的部分复杂模型常采用经验模型进行替代，因此对经验模型的辨识速度和辨识精度有了越来越高的要求，对辨识方法的研究也显得尤为重要。Cabrera等[1]利用协同进化算法对轮胎参数进行辨识，该方法同样存在对初值敏感的问题。宋晓琳等[2]利用带变异阈值的粒子群算法对PAC89(Pacejka’89 tyre model)轮胎模型直接进行参数辨识，其中纵向力辨识结果较差，均方根值在1 000以上。王前等[3]采用一种新型的自适应差分进化算法对魔术公式轮胎模型进行辨识，解决了差分算法控制参数为定值的问题，辨识结果较好，但算法收敛时的迭代次数较多，计算时间长。田炜等[4]利用Excel Solver对航空器拖车的轮胎模型进行了参数辨识。边伟等[5]利用遗传算法对魔术公式轮胎模型分两级进行辨识，然而在辨识过程中，魔术公式的水平和竖向偏移被忽略，无法体现外倾角变化和帘线效应对轮胎力学特性的影响。赵凯旋等[6]利用遗传算法对汽车悬架阻尼可调减振器进行参数辨识，适应度值均小于10，辨识结果较好，且通过实验对比，验证模型准确性。Liu等[7]采用逆向遗传算法对不同充气压力下的轮胎参数进行辨识，遗传算法鲁棒性强，但收敛速度慢，辨识耗时长。Matsubara等[8]提出一种基于迭代联立方程的三维柔性环模型的辨识方法。Lee等[9]结合智能轮胎内传感器测量的信息，提出一种柔性化轮胎模型实时辨识与预测的方法。……