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龍圖騰網恭喜長沙理工大學申請的專利路面不平度識別方法、模型訓練方法及相關設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119066429B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411240669.8，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權路面不平度識別方法、模型訓練方法及相關設備是由伍文廣;張友立;呂鑫;邱增華;萬玉平;胡林;熊志浩;徐孟龍設計研發完成，并于2024-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本路面不平度識別方法、模型訓練方法及相關設備在說明書摘要公布了：本申請涉及車輛工程技術領域，公開一種路面不平度識別方法、模型訓練方法及相關設備。模型訓練方法包括：根據輪胎與非鋪裝路面的垂向動力學關系，生成樣本輪胎垂向加速度；利用樣本車速和樣本輪胎垂向加速度，構建訓練樣本；將訓練樣本輸入神經網絡模型，得到第二樣本路面不平度特征；根據第一樣本路面不平度特征和第二樣本路面不平度特征，確定模型損失信息；根據模型損失信息，對神經網絡模型進行訓練，得到路面不平度識別模型。本申請實施例可以提高非鋪裝路面的路面不平度等級的識別精度。

本發明授權路面不平度識別方法、模型訓練方法及相關設備在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，其特征在于，包括：根據輪胎與非鋪裝路面的垂向動力學關系，生成樣本輪胎垂向加速度；所述樣本輪胎垂向加速度為具有相應的載重和懸架參數的車輛以相應的樣本車速在具有相應的第一樣本路面不平度特征的路面上行駛時輪胎的垂向加速度；利用所述樣本車速和所述樣本輪胎垂向加速度，構建訓練樣本；將所述訓練樣本輸入神經網絡模型，得到第二樣本路面不平度特征；根據所述第一樣本路面不平度特征和所述第二樣本路面不平度特征，確定模型損失信息；所述模型損失信息為所述第一樣本路面不平度特征和所述第二樣本路面不平度特征之間的偏差；根據所述模型損失信息，對所述神經網絡模型進行訓練，得到路面不平度識別模型；所述根據輪胎與非鋪裝路面的垂向動力學關系，生成樣本輪胎垂向加速度，包括：獲取具有第一樣本路面不平度特征的路面的路面譜密度信息；根據所述路面譜密度信息，模擬所述輪胎的路面高程信息；耦合所述輪胎的徑向形變量、路面沉陷量和所述路面高程信息，得到耦合路面高程信息；將所述耦合路面高程信息輸入輪胎垂向動力學模型，計算得到簧下質量的垂向加速度，以作為所述樣本輪胎垂向加速度；所述輪胎垂向動力學模型為描述所述輪胎的垂向受力和所述耦合路面高程信息之間的動力學關系的動力學模型；所述路面高程信息的計算表達式為： ，所述耦合路面高程信息的計算表達式為： ，所述輪胎垂向動力學模型的表達式為： ，其中，為在時刻的路面高程信息，為參考空間頻率，為下截止頻率，為參考空間頻率下的路面譜密度信息，為車輛行駛速度，為均值為0、強度為1的均勻分布白噪聲，為在t時刻的路面高程信息的變化速度，、、和分別為左前輪胎、右前輪胎、左后輪胎和右后輪胎的耦合路面高程信息，、、和分別為左前輪胎、右前輪胎、左后輪胎和右后輪胎的徑向形變量，、、和分別為左前輪胎、右前輪胎、左后輪胎和右后輪胎的路面高程信息，、、和分別為左前輪胎、右前輪胎、左后輪胎和右后輪胎的路面沉陷量，和分別為前懸和后懸的14懸架的簧下質量，、、和分別為左前輪胎、右前輪胎、左后輪胎和右后輪胎的簧下質量的垂向加速度，、、和分別為左前輪胎、右前輪胎、左后輪胎和右后輪胎受到路面的垂向反作用力，、、和分別為左前油氣懸架、右前油氣懸架、左后油氣懸架和右后油氣懸架的懸架力，為輪胎剛度，為輪胎阻尼，、、和分別為左前輪胎、右前輪胎、左后輪胎和右后輪胎的垂向位移的速度，、、和分別為左前輪胎、右前輪胎、左后輪胎和右后輪胎的耦合路面高程信息的變化速度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長沙理工大學，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市天心區赤嶺路45號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。