[发明专利]基于神经网络和物理模型的车辆动力学模拟实现方法有效
| 申请号： | 202110944134.9 | 申请日： | 2021-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN113657036B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 王亚飞;殷承良;周志松;籍庆辉 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于神经网络和物理模型的车辆动力学模拟实现方法，结合神经网络车辆参数模型与车辆动力学物理模型，将神经网络的输出作为车辆动力学模型的参数输入，得到基于神经网络和车辆动力学的混合车辆动力学模型，制定实车实验数据采集方案，经实验完成实车数据采集以训练混合车辆动力学模型，实现对车辆动力学特性的高精度建模和表征。本发明充分考虑物理规律和数据驱动优势，利用采集到的车辆状态数据用于车辆物理模型中未知参数的学习，将参数模型和动力学模型结合起来得到一个准确的混合模型用于车辆动力学表征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 物理 模型 车辆 动力学 模拟 实现 方法 | ||
【主权项】：
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