路面摩擦特性预测研究

• 作者: 刘亚骄 孟令智 杨震 郭卫卫
• 来源期刊: 汽车实用技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 路面摩擦系数 试验 广义回归神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 设计研究
• 页码范围: 33-37
• 页数: 5页
• 分类号: U461.51|U491.31
• 字数: 2724字
• 语种: 中文

摘要

本次研究基于路面抗滑特性的预测问题,运用道路摩擦系数测试仪在公路上进行路面摩擦系数测试试验,并对试验结果进行分析,提出了路面摩擦系数的影响因素.应用广义回归神经网络分析方法,以影响因素为分类标准,确定了摩擦系数预测模型的分类,建立了基于广义回归神经网络的路面摩擦系数预测模型,并通过60组试验数据对网络模型进行了训练,利用6组实验数据进行预测结果对比.结果表明,模型预测值与实测值的平均误差为3.0％左右,模型预测结果与实测结果吻合,所构建模型是正确的,且具有较高的精度;此外还通过实车进行了汽车制动试验,并根据试验结果与模型预测结果对比,为交通事故分析中计算事故车速提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨震	长安大学汽车学院	11	61	5.0	7.0
2	刘亚骄	长安大学汽车学院	2	2	1.0	1.0
3	郭卫卫	长安大学汽车学院	2	0	0.0	0.0
4	孟令智	长安大学汽车学院	2	0	0.0	0.0