【摘 要】
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为提高PAC89(Pacejka89 tyre model)轮胎模型的辨识速度和辨识精度,采用加入自适应权重和自然选择性的粒子群算法,并将PAC89轮胎模型参数分为两级,依次进行辨识。以轮胎模型侧偏力曲线的辨识为例,轮胎模型中的刚度因子、形状因子、峰值因子、曲率因子、垂直和水平偏移率为一级参数,通过改进粒子群算法进行一级辨识得到;组成上述因子的特性参数为二级参数,通过改进粒子群算法进行二级辨识得到。一级辨识收敛时的迭代次数小于40,二级辨识收敛时的、迭代次数在100左右,通过实验数据与辨识模型的对比得
【基金项目】
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国家自然科学基金(51505244),山东省重点研发计划(2018GGX105009)。
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为提高PAC89(Pacejka89 tyre model)轮胎模型的辨识速度和辨识精度,采用加入自适应权重和自然选择性的粒子群算法,并将PAC89轮胎模型参数分为两级,依次进行辨识。以轮胎模型侧偏力曲线的辨识为例,轮胎模型中的刚度因子、形状因子、峰值因子、曲率因子、垂直和水平偏移率为一级参数,通过改进粒子群算法进行一级辨识得到;组成上述因子的特性参数为二级参数,通过改进粒子群算法进行二级辨识得到。一级辨识收敛时的迭代次数小于40,二级辨识收敛时的、迭代次数在100左右,通过实验数据与辨识模型的对比得
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