为实现预测性维护而开发和仿真的一种用于智能轮胎系统的新数学模型

更智能的轮胎，带来更安全、更清洁的驾驶

现代汽车配备了大量计算设备，然而保持车辆行驶的四块掌心大小的橡胶补片在很大程度上仍然是“盲”的。本文研究如何将普通轮胎变成能准确感知路面变形的“智能”伙伴，并将这些信息转化为关于磨损、抓地力和安全的早期预警——这对承受更大负载的电动汽车和施加更大工况的自动驾驶车辆尤为关键。

为何轮胎行为至关重要

当汽车行驶时，从制动距离到过弯稳定性，都由轮胎与路面的相互作用决定。这种相互作用取决于轮胎在滚动过程中如何弯曲、拉伸和压缩。电动与自动驾驶车辆加剧了这些要求：电池组增加了重量，电机提供瞬时扭矩，再生制动反复牵拉胎面。这些因素可能使轮胎磨损比传统车辆增加20–30%，从而抬高成本、能耗并增加突发失去抓地力的风险。为应对这些问题，工程师需要能在实时工况下可靠预测轮胎行为的模型，而不仅仅是在受控实验室测试中的结果。

从胎压警示到真正的智能轮胎

大多数驾驶者熟悉胎压警示灯，但那项技术只是皮毛。本文综述了新一代嵌入式传感器——微型加速度计、应变计、压电薄膜、导电橡胶垫、声波器件和光纤——这些器件可置于轮胎内部或近侧。安装在内衬上的接触传感器能直接感知轮胎滚动时的变形与振动；非接触传感器，如摄像头与超声探头，则从距离上监测轮胎。它们合力可以感知载荷、滑移、接触补片面积、路面粗糙度，甚至摩擦水平。关键挑战在于将这些传感器的原始信号转换为车辆控制系统可以立即使用的清晰物理量，例如力和力矩。

一种描述轮胎感受的新建模方法

作者提出了一个数学模型，将胎面视为由代表胎侧和充气胎体的弹簧与阻尼器支撑的柔性圆环。该“刚—柔环”框架将轮胎在平面内的弯曲与拉伸行为与其传递给路面的力联系起来。通过使用先进但可解析求解的方程，模型给出了胎面位移和嵌入传感器将测得的周向应变的闭式表达。通过假设接触补丁内的现实压力分布并考虑滑移与摩擦，模型能够估计垂直载荷、加速或制动以及速度如何共同塑造轮胎周向的应变分布。

仿真揭示的关于磨损与载荷的洞见

在建立模型后，研究者进行了仿真以检验其能否重现直观的轮胎行为。他们表明，最大应变出现在接触补丁中心附近，并且增加数学模态数会细化预测的应变曲线而不改变其主要特征。当轮胎在不同滑移水平下驱动时，应变分布变得不对称，呼应了真实轮胎在加速或制动时的表现。模型还捕捉到更高垂直载荷不仅改变接触补丁的尺寸，还使变形分布产生偏斜，这直接关联到滚动阻力和能量损失。关键的是，通过改变胎体的有效厚度以模拟磨损，作者发现接触补丁尾部的应变信号出现有辨识度的变化——这可能成为轮胎磨损程度的内建指纹。

迈向会自报与自保护的轮胎

通俗地说，这项研究表明，可以用相对轻量的计算预测智能轮胎在真实驾驶条件下如何弯曲和产生应变，以及这些信号在轮胎磨损过程中如何演化。这为汽车制造商和车队运营方提供了一条基于物理的捷径，可将传感器读数转化为关于抓地力、载荷和剩余寿命的估计，从而实现预测性维护，在问题发生前安排轮胎更换。结合嵌入式传感器和未来的机器学习优化，此类模型可帮助车辆在后台悄然调整制动、稳定控制与能耗——使日常驾驶更安全、更高效、更可持续。

引用: Hijry, H., Mohsen, S., Albalawi, O. et al. Development and simulation of a novel mathematical model for an intelligent tire system toward predictive maintenance. Sci Rep 16, 7982 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-38625-1

关键词: 智能轮胎, 轮胎磨损, 车辆安全, 预测性维护, 嵌入式传感器