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汽车的舒适性和安全性在很大程度上受轮胎性能的影响。作为汽车的主要部件之一,匹配的轮胎压强和恰当的接地压力可以减少轮胎磨损,延长轮胎使用寿命,减少对道路的损坏。试验研究表明,轮胎接地压力的分布直接决定了轮胎使用过程中的性能以及路面的受力状况,而轮胎结构的设计决定着它的压力分布状况。在轮胎结构的设计中要有足够精确的数据作为参考,汽车轮胎静态接地压力研究是轮胎设计和道路寿命研究等工作的重点。目前,国内外轮胎接地压力的研究方法主要有光吸收法、压敏膜法、压力板法、压力传感器法以及有限元分析方法。其中有限元方法运用最为广泛,但是这主要是一种数值仿真方法,主要提供理论指导,不能实际测量出已生产的轮胎性能如何。而其他测量方法,在实际的运用中,又存在着一定的局限性和不同的问题。在本论文的实际研究中,通过阅读有关文献和比较相关数据,并且参考了《GB/T22038-2008汽车轮胎静态接地压力分布试验方法》和《GB/T 2977-2008载重汽车轮胎规格、尺寸、气压与负荷》的计算标准后,提出了基于压强及下沉量测量方法研究汽车轮胎静态接地压力的方法。本论文利用项目中设计的一个基于压强及下沉量测量方法的测量系统,在测量系统中获得所需要的数据并生成excel文档。然后利用excel文档中采集的数据训练BP神经网络模型,对轮胎接地压力进行预测。本论文的主要工作如下:(1)阅读了大量国内外参考文献,分析了现有轮胎接地压力研究方法的不足以及BP神经网络的应用,在此基础上提出了基于压强及下沉量测量方法研究汽车轮胎静态接地压力的方法;(2)确定了本文的研究方法和测量依据,通过整体需求分析制定了方案,然后设计了一个测量系统。其中硬件部分是以FPGA为控制核心,软件部分用C#编写的可视化用户操作界面,上位机和下位机通过串口通信,实现数据的采集及分析,并以excel文件的形式储存起来;(3)最后将采集的数据用BP神经网络建立模型,对轮胎接地压力进行预测,并与实测值进行了比较分析。