【摘 要】
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提出一种基于粒子群优化（PSO）算法和修正的Gauss-Newton算法的混合优化方法,对纯纵滑和纯侧偏工况下UniTire轮胎模型的特征参数进行辨识。为充分发挥两个算法的优点,首先,利用
【机 构】
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吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,中国第一汽车集团技术中心
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提出一种基于粒子群优化（PSO）算法和修正的Gauss-Newton算法的混合优化方法,对纯纵滑和纯侧偏工况下UniTire轮胎模型的特征参数进行辨识。为充分发挥两个算法的优点,首先,利用粒子群优化算法的全局区域的搜索优势辨识出UniTire轮胎模型的特征参数近似解,然后,利用修正的Gauss-Newton算法局部搜索优势在近似解邻近区域获得UniTire轮胎模型的特征参数的最优解。最后,对辨识结果进行残差分析,结果表明：用辨识数据参数化的UniTire轮胎模型具有较高的精度,可满足构建车辆底盘电控系统硬
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