金融界2024年2月9日消息，据国家知识产权局公告，清华大学申请一项名为“基于仿真训练的智能轮胎纵向力估计方法及装置“，公开号CN117540629A，申请日期为2023年11月。
专利摘要显示，本发明提供一种基于仿真训练的智能轮胎纵向力估计方法及装置，其中的方法包括：获取智能轮胎径向加速度的时序信号；对时序信号进行预处理，得到目标特征量；将目标特征量输入至预先训练的纵向力估计模型中，得到智能轮胎纵向力的估计结果；纵向力估计模型所需的训练样本数据集通过改进环模型对不同垂向载荷、滑移率以及行驶速度进行仿真得到，改进环模型通过在传统柔性环模型中引入纵向滑移和附着饱和作用构建得到。该方法基于改进环模型以仿真的方式建立训练样本数据集，不仅能够极大地减少所需试验量，降低智能轮胎的开发成本和周期，还能够准确求解轮胎‑路面的纵向滚动接触，进而有效提升轮胎纵向力的估计精度。