多轴重卡动力学建模

跨尺度时序精准预测

物理引导的跨尺度时序注意力网络，实现五轴重型车辆多尺度动态耦合的实时高精度预测。

Zhou, Bojun · Yu, Chuanqiang · Liu, Zhihao · 郭景华 · Huinian, Wang · Guo, Junbin · Liu, Xiuyu

Results in Engineering 2026

参数信息

纵向速度RMSE

0.0223

横向速度RMSE

0.0075

纵向加速度RMSE

0.0396

横向加速度RMSE

0.0129

转向角RMSE

0.0063

横摆角速度RMSE

0.0078

技术优势

预测精度显著提升

采用多尺度卷积注意力（核大小3、5、7）分别提取高、中、低频时序特征，并利用自适应门控融合动态平衡局部与全局模式，使纵向速度RMSE降至0.0223，优于纯数据驱动和标准PINN方法。

物理一致性有保障

通过分层物理约束确保预测结果符合车辆动力学规律，避免纯数据驱动方法可能出现的物理上不合理的输出。

应用场景

• 多轴车辆动力学：为多轴重卡提供高精度状态估计，支撑稳定性分析与控制策略开发。
• 车辆状态预测：实时预测关键状态量，用于车辆动态监控与预测性控制。
• 智能车辆控制：集成到智能控制系统中，提升多轴车辆在复杂工况下的控制精度。