針對(duì)汽車(chē)最速操縱穩(wěn)定性的輪胎參數(shù)優(yōu)化

張麗霞，王亞平，潘福全，劉家琪

(青島理工大學(xué) 機(jī)械與汽車(chē)工程學(xué)院，山東 青島 266520)

0 引言

汽車(chē)最速操縱穩(wěn)定性即研究汽車(chē)在不超出給定路徑邊界的情況下，能夠按照駕駛員的意愿以最快的速度通過(guò)路徑的能力。輪胎與地面直接接觸，對(duì)汽車(chē)的最速操縱穩(wěn)定性有重要影響。通過(guò)優(yōu)化輪胎設(shè)計(jì)參數(shù)，能夠有效改善汽車(chē)最速操縱穩(wěn)定性［1］。

Bagheri 等［2］利用多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化了懸架的3 個(gè)重要參數(shù)，提高了操縱穩(wěn)定性。Zhang等［3］以雙橫臂前懸架和多連桿后懸架車(chē)輛為例，基于雙變道模擬試驗(yàn)，以最速操縱穩(wěn)定性為評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化了懸架的3 個(gè)參數(shù)。王國(guó)林等［4］利用Simulink 建立整車(chē)模型，并選用Gim 非線性輪胎理論模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了前后輪側(cè)偏剛度與操縱穩(wěn)定性之間的映射關(guān)系。景立新等［5］進(jìn)行輪胎的純側(cè)偏試驗(yàn)、復(fù)合工況試驗(yàn)等，結(jié)合ADAMS/CAR 軟件建立輪胎及整車(chē)模型，研究不同側(cè)偏剛度對(duì)整車(chē)操縱穩(wěn)定性的影響。韋勇等［6］通過(guò)Matlab 將PAC 輪胎模型接入到CarSim 建立的整車(chē)模型，分析了輪胎力學(xué)特性因子對(duì)整車(chē)操縱穩(wěn)定的評(píng)分影響，結(jié)果表明，輪胎側(cè)偏剛度及附著系數(shù)的比例因子適當(dāng)增大，對(duì)整車(chē)操縱穩(wěn)定性有一定的改善。Ali 等［7］建立重型客車(chē)輪胎的有限元模型，研究了路面條件、充氣壓力、車(chē)速等對(duì)滾動(dòng)阻力和側(cè)偏特性的影響。El-sayegh 等［8］建立寬底卡車(chē)輪胎在濕滑路面上的有限元模型，分析了充氣壓力、水深、轉(zhuǎn)角等對(duì)輪胎滾動(dòng)阻力和側(cè)偏特性的影響。Hassan 等［9］通過(guò)魔術(shù)公式輪胎模型研究了不同的輪胎附著系數(shù)對(duì)車(chē)輛側(cè)翻和橫向穩(wěn)定性的影響，結(jié)果表明，輪胎的附著能力對(duì)車(chē)輛橫向穩(wěn)定性和側(cè)翻傾向的影響是相反的。盧蕩等［10］在2020 年通過(guò)實(shí)驗(yàn)得出的六分力數(shù)據(jù)推導(dǎo)了輪胎磨損情況對(duì)側(cè)偏特性的影響。孫曉峰等［11］采用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)與單變量分析相結(jié)合的方法，研究帶束層角度、帶束層寬度、三角膠高度等輪胎結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)六分力中側(cè)偏剛度和回正剛度的影響。

盡管?chē)?guó)內(nèi)外研究人員在針對(duì)操縱穩(wěn)定性的優(yōu)化方面做了大量研究，但優(yōu)化參數(shù)通常為懸架、車(chē)身等剛體部件的質(zhì)量、位置等設(shè)計(jì)參數(shù)，部分文獻(xiàn)也研究了輪胎對(duì)操縱穩(wěn)定性的影響，但多為利用輪胎經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?、理論模型等研究輪胎?cè)偏剛度等輪胎特性對(duì)操縱穩(wěn)定性的影響［12］。對(duì)輪胎的優(yōu)化研究也僅從輪胎所表達(dá)的側(cè)偏和縱滑等力學(xué)特性入手，尋找輪胎設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)側(cè)偏等輪胎特性的影響。也就是說(shuō)，現(xiàn)階段我國(guó)輪胎廠商往往通過(guò)精細(xì)的有限元模型對(duì)單個(gè)輪胎進(jìn)行仿真分析及優(yōu)化設(shè)計(jì)，通過(guò)縱滑和側(cè)偏等特性，間接評(píng)價(jià)該輪胎用于整車(chē)時(shí)的操縱穩(wěn)定性。另外，對(duì)最速操縱穩(wěn)定性的優(yōu)化研究也較少。

針對(duì)目前操縱穩(wěn)定性領(lǐng)域?qū)喬ピO(shè)計(jì)參數(shù)的優(yōu)化研究往往停留于縱滑、側(cè)偏特性的現(xiàn)象，將輪胎與目前研究較少的汽車(chē)最速操縱穩(wěn)定性結(jié)合，實(shí)現(xiàn)輪胎設(shè)計(jì)參數(shù)優(yōu)化。以三菱藍(lán)瑟汽車(chē)為例，在通過(guò)參數(shù)辨識(shí)將輪胎有限元模型與整車(chē)多體動(dòng)力學(xué)模型結(jié)合的基礎(chǔ)上，以輪胎的帶束層簾線角度、帶束層簾線寬度、充氣壓力、胎面橡膠彈性為優(yōu)化變量，以最速操縱穩(wěn)定性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)為優(yōu)化目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)從整車(chē)最速操縱穩(wěn)定性的角度針對(duì)輪胎設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

1 輪胎和整車(chē)模型建立

首先在ABAQUS 中建立擁有復(fù)雜花紋的205/55R16 半鋼子午線輪胎有限元模型，并對(duì)輪胎進(jìn)行有限元分析。然后在基本粒子群算法上加入自適應(yīng)權(quán)重和自然選擇性，在Matlab 中利用改進(jìn)后的粒子群算法，根據(jù)有限元試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)PAC89 輪胎模型的參數(shù)進(jìn)行兩級(jí)辨識(shí)。通過(guò)參數(shù)辨識(shí)，將輪胎有限元模型轉(zhuǎn)換為穩(wěn)態(tài)工況下用于操縱穩(wěn)定性虛擬仿真的PAC89 輪胎模型。最后在ADAMS 中建立三菱藍(lán)瑟的整車(chē)模型，并在整車(chē)模型上應(yīng)用辨識(shí)得到的PAC89 輪胎模型。其中輪胎有限元模型如圖1 所示。

圖1 輪胎有限元模型示意圖

輪胎模型部分參數(shù)如下:扁平率為55%，充氣壓力為0.24 MPa，部分橡膠材料參數(shù)如表1 所示，部分簾線材料參數(shù)如表2 所示。

表1 橡膠材料參數(shù)

表2 簾線材料參數(shù)

2 優(yōu)化變量與優(yōu)化目標(biāo)的確定

2.1 優(yōu)化變量

輪胎的縱向力、側(cè)偏力和回正力矩特性均會(huì)影響整車(chē)的操縱穩(wěn)定性，因此，影響這三方面的輪胎參數(shù)均會(huì)對(duì)整車(chē)操縱穩(wěn)定性造成影響［13］。

綜合文獻(xiàn)［14-18］中輪胎各參數(shù)對(duì)輪胎側(cè)偏等特性的影響分析和有限分析結(jié)構(gòu)，并考慮對(duì)輪胎振動(dòng)、耐磨等其他因素影響，選擇帶束層簾線角度x1、充氣壓力x2、胎面膠彈性倍數(shù)x3和帶束層寬度x4為優(yōu)化變量。優(yōu)化變量在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中的水平如表3 所示。

表3 輪胎試驗(yàn)設(shè)計(jì)參數(shù)范圍及其在試驗(yàn)中的水平

以輪胎周向?yàn)?°基準(zhǔn)方向。表3 中，帶束層簾線角度為單層角度，因2 層帶束層簾線角度對(duì)稱，表明一層角度為45°，則另一層角度為-45°;胎面膠彈性倍數(shù)指yeoh 模型系數(shù)的倍數(shù);帶束層寬度為上下2 層帶束層寬度的平均值。

2.2 優(yōu)化目標(biāo)

采用文獻(xiàn)［19］所提出的最速操縱穩(wěn)定性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，該指標(biāo)綜合考慮了操縱動(dòng)力學(xué)和操縱逆動(dòng)力學(xué)。

優(yōu)化目標(biāo)為由駕駛員負(fù)擔(dān)評(píng)價(jià)指標(biāo)JB、輪胎抓地能力評(píng)價(jià)指標(biāo)JG、側(cè)翻危險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)JR、側(cè)滑危險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)JS、響應(yīng)性評(píng)價(jià)指標(biāo)JRP和動(dòng)力性評(píng)價(jià)指標(biāo)JP組成的最速操縱穩(wěn)定性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)JT。

式中:ωB、ωR、ωS、ωP、ωG、ωRP為相對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的加權(quán)值。各評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算公式及本文采用的各門(mén)檻值和加權(quán)值可由文獻(xiàn)［20］得到。

3 響應(yīng)面優(yōu)化設(shè)計(jì)

響應(yīng)面優(yōu)化設(shè)計(jì)具有計(jì)算速度快、穩(wěn)定性高和尋優(yōu)能力強(qiáng)的特點(diǎn)，因此，選用響應(yīng)面二次多項(xiàng)式模型，其模型多項(xiàng)式如下:

式中:JT為優(yōu)化目標(biāo);xi為設(shè)計(jì)變量;ki為一次項(xiàng)的待定系數(shù)，kii和kij為二次項(xiàng)的待定系數(shù)。

3.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法

采用4 因素3 水平的優(yōu)化研究方法，選用中心復(fù)合表面設(shè)計(jì)(central composite-face-centered design，CCF)，將4 個(gè)優(yōu)化變量作為設(shè)計(jì)變量，根據(jù)CCF 規(guī)則制作試驗(yàn)設(shè)計(jì)(design of experiment，DOE)表，共設(shè)計(jì)28 次試驗(yàn)，如表4 所示。

表4 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.2 最速操縱穩(wěn)定性仿真分析

在ADAMS 中建立了如圖2 所示的標(biāo)準(zhǔn)雙移線試驗(yàn)車(chē)道。路面類(lèi)型選擇2d 平路面，附著系數(shù)為0.8，車(chē)輛進(jìn)入車(chē)道的初始車(chē)速為108 km/h。

圖2 雙移線試驗(yàn)場(chǎng)地示意圖

圖2 中參數(shù)值為:

式中:u 為汽車(chē)行駛速度，m/s;S0～S6為標(biāo)樁距離，m。

變道距離B=3.5 m，車(chē)寬L=1.7 m。

車(chē)道寬度為:

B1=1.1L+0.25=2.12 m

B2=1.2L+0.25=2.29 m

B3=1.3L+0.25=2.46 m

根據(jù)表4 對(duì)模型中的設(shè)計(jì)變量進(jìn)行修改，利用ADAMS 軟件進(jìn)行28 次雙移線仿真試驗(yàn)，得出相應(yīng)的仿真結(jié)果，在Matlab 中對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到最速操縱穩(wěn)定綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)曲線，如圖3。

圖3 最速操縱穩(wěn)定性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)曲線

圖3 中不同的仿真數(shù)據(jù)以不同的曲線表示?？梢钥闯?，綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)受優(yōu)化變量的影響較大。

3.3 建立二階響應(yīng)面模型

綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)響應(yīng)值和4 個(gè)設(shè)計(jì)變量之間的響應(yīng)面二次多項(xiàng)式模型，如式(2)所示。

綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)隨時(shí)間不斷累加，故28 次仿真試驗(yàn)結(jié)束時(shí)刻的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)值作為本研究響應(yīng)面模型中的響應(yīng)值。根據(jù)響應(yīng)值和設(shè)計(jì)變量范圍，采用改進(jìn)過(guò)的粒子群算法擬合式(2)，設(shè)置種群粒子數(shù)目為6 000;2 個(gè)學(xué)習(xí)因子均為2;最大慣性權(quán)重因子為1，最小慣性權(quán)重因子為0.4;最大迭代次數(shù)為30。

完成二次多項(xiàng)式響應(yīng)面模型的建立，30 次迭代后，響應(yīng)面模型二次多項(xiàng)式為:

3.4 擬合模型檢驗(yàn)

采用決定系數(shù)R-squared 檢驗(yàn)響應(yīng)面模型的擬合情況，其值在0～1。R-squared 越接近1，說(shuō)明響應(yīng)面模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度越高，響應(yīng)面模型越準(zhǔn)確。

式中:R2為決定系數(shù);SST 為離差平方和;SSE 為誤差平方和。

式中:yi為第i 試驗(yàn)的試驗(yàn)值;為yi的平均值。

式中:yi為第i 試驗(yàn)的試驗(yàn)值;為響應(yīng)面模型計(jì)算得出的值。

計(jì)算得出響應(yīng)面模型中離差平方和SST 為1.578 6，誤差平方和SSE 為0.111 1，決定系數(shù)R-squared為0.929 6，接近于1，表明本研究建立的響應(yīng)面模型能夠較好地解釋設(shè)計(jì)變量與響應(yīng)之間的關(guān)系，擬合情況好。

3.5 二階響應(yīng)面模型最優(yōu)解

在Matlab 中調(diào)用quadprog 函數(shù)，采用信賴域反射算法，直接在空間域中進(jìn)行搜索，尋找最優(yōu)解。

調(diào)用quadprog 函數(shù)需要指定響應(yīng)面模型的矩陣形式，如下所示:

式中:X 為設(shè)計(jì)變量組成的向量;f 為響應(yīng)面模型一次項(xiàng)系數(shù)組成的向量;H 為二次項(xiàng)系數(shù)組成的矩陣，如式(9)所示。

求解f(X)的最優(yōu)解，最速操縱穩(wěn)定性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)可通過(guò)式(10)計(jì)算得到:

式中:k0為響應(yīng)面模型的常數(shù)項(xiàng)。

通過(guò)quadprog 函數(shù)求解得出最優(yōu)設(shè)計(jì)變量分別為:帶束層簾線角度x1=25°;充氣壓力x2=0.28 MPa;胎面膠彈性倍數(shù)x3=1.4;帶束層寬度x4=134.3 mm。

優(yōu)化后的胎面膠彈性為原胎面膠yeoh 模型系數(shù)的1.4 倍，優(yōu)化后的yeoh 模型系數(shù)為:C10=1.268 76，C20=-0.425 78，C30=0.115 86，D1=0.007 91。優(yōu)化后的上側(cè)帶束層寬度為125.2 mm，下側(cè)帶束層寬度為143.4 mm。

4 優(yōu)化結(jié)果分析

根據(jù)最優(yōu)設(shè)計(jì)變量重新建立輪胎模型和對(duì)應(yīng)的魔術(shù)公式輪胎模型，進(jìn)行ADAMS 雙移線試驗(yàn)仿真分析，得到各評(píng)價(jià)指標(biāo)。各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值越小，則車(chē)輛相關(guān)性能越好。圖4—10 為輪胎優(yōu)化前和優(yōu)化后的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)曲線。

1)駕駛員負(fù)擔(dān)總評(píng)價(jià)指標(biāo)

駕駛員負(fù)擔(dān)總評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合考慮了駕駛員的忙碌程度和沉重程度，如圖4 所示，優(yōu)化后，駕駛員負(fù)擔(dān)總指標(biāo)由4.694 減小到3.233，下降31.12%。說(shuō)明優(yōu)化后，整體駕駛員負(fù)擔(dān)變低。

圖4 駕駛員負(fù)擔(dān)總評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化前后曲線

2)輪胎抓地能力評(píng)價(jià)指標(biāo)

輪胎抓地能力評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合考慮了輪胎外傾角和輪胎附著率的影響。如圖5 所示，優(yōu)化后，輪胎抓地能力評(píng)價(jià)指標(biāo)由2.720 減小到2.685，下降1.29%。說(shuō)明優(yōu)化后輪胎抓地能力有較小的改善。

圖5 輪胎抓地能力評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化前后曲線

3)側(cè)翻危險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)

側(cè)翻危險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合考慮了汽車(chē)側(cè)向加速度和汽車(chē)側(cè)傾角的影響。如圖6 所示，優(yōu)化后，側(cè)翻危險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)由2.220 減小到2.202，下降0.77%。說(shuō)明側(cè)翻危險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化結(jié)果不顯著。

圖6 側(cè)翻危險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化前后曲線

4)側(cè)滑危險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)

側(cè)滑危險(xiǎn)評(píng)價(jià)總指標(biāo)綜合考慮前后輪側(cè)滑危險(xiǎn)性，選取每一時(shí)刻前后軸中側(cè)滑危險(xiǎn)程度較大的軸的評(píng)價(jià)指標(biāo)作為側(cè)滑危險(xiǎn)評(píng)價(jià)總指標(biāo)。如圖7 所示，優(yōu)化后，側(cè)滑危險(xiǎn)評(píng)價(jià)總指標(biāo)由2.446 減小到2.274，下降7.03%。說(shuō)明優(yōu)化后，側(cè)滑危險(xiǎn)程度變低。

圖7 側(cè)滑危險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化前后曲線

5)響應(yīng)性評(píng)價(jià)指標(biāo)

響應(yīng)性評(píng)價(jià)指標(biāo)是通過(guò)油門(mén)開(kāi)度變化及汽車(chē)縱向加速度反應(yīng)汽車(chē)的響應(yīng)能力。如圖8 所示，優(yōu)化后，汽車(chē)響應(yīng)性評(píng)價(jià)指標(biāo)由0.836 6 增加到0.837 1，變化極小。說(shuō)明輪胎優(yōu)化的設(shè)計(jì)變量對(duì)汽車(chē)響應(yīng)性影響很小。

圖8 響應(yīng)性評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化前后曲線

6)動(dòng)力性評(píng)價(jià)指標(biāo)

動(dòng)力性總評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合考慮了汽車(chē)速度和縱向加速度。如圖9 所示，優(yōu)化后，動(dòng)力性總評(píng)價(jià)指標(biāo)由4.149 3 增加到4.149 9，變化極小。說(shuō)明輪胎優(yōu)化的設(shè)計(jì)變量對(duì)汽車(chē)動(dòng)力性影響很小。

圖9 動(dòng)力性總評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化前后曲線

7)最速操縱穩(wěn)定性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)

最速操縱穩(wěn)定性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合考慮了上述所有評(píng)價(jià)指標(biāo)，如圖10 所示，優(yōu)化后，最速操縱穩(wěn)定性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)由3.149 減小到2.836，下降9.94%。說(shuō)明優(yōu)化后，汽車(chē)最速操縱穩(wěn)定性得到改善。

圖10 最速操縱穩(wěn)定性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化前后曲線

優(yōu)化前與優(yōu)化后的各評(píng)價(jià)指標(biāo)如表5 所示。

表5 優(yōu)化前后各評(píng)價(jià)指標(biāo)

因此，駕駛員負(fù)擔(dān)總評(píng)價(jià)指標(biāo)和側(cè)滑危險(xiǎn)評(píng)價(jià)總指標(biāo)都得到較為顯著的優(yōu)化。其中，駕駛員負(fù)擔(dān)總評(píng)價(jià)指標(biāo)的減小主要是由于胎面膠彈性和帶束層角度的優(yōu)化導(dǎo)致汽車(chē)轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)角速度減小，從而使駕駛員忙碌程度降低;側(cè)滑危險(xiǎn)評(píng)價(jià)總指標(biāo)的減小主要是由于胎面膠彈性的優(yōu)化導(dǎo)致輪胎側(cè)向力與載荷的比值減小。由于輪胎優(yōu)化的設(shè)計(jì)變量對(duì)汽車(chē)速度、側(cè)向加速度、縱向加速度及輪胎附著率影響很小，導(dǎo)致側(cè)翻危險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)、動(dòng)力性評(píng)價(jià)指標(biāo)、輪胎抓地能力評(píng)價(jià)指標(biāo)、響應(yīng)性評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化結(jié)果不顯著。但總體來(lái)說(shuō)，汽車(chē)最速操縱穩(wěn)定性綜合性能得到了明顯改善。

5 結(jié)論

1)駕駛員負(fù)擔(dān)總評(píng)價(jià)指標(biāo)和側(cè)滑危險(xiǎn)總評(píng)價(jià)指標(biāo)都得到較為顯著的優(yōu)化。其中，駕駛員負(fù)擔(dān)總評(píng)價(jià)指標(biāo)由4.694 減小到3.233，下降了31.12%，主要是因?yàn)樘ッ婺z彈性和帶束層角度的優(yōu)化導(dǎo)致汽車(chē)轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)角速度減小，從而使駕駛員忙碌程度降低;側(cè)滑危險(xiǎn)總評(píng)價(jià)指標(biāo)由2.446減小到2.274，下降了7.03%，主要是因?yàn)樘ッ婺z彈性的優(yōu)化導(dǎo)致側(cè)向力與載荷的比值減小。

2)輪胎抓地能力評(píng)價(jià)指標(biāo)、側(cè)翻危險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)、響應(yīng)性評(píng)價(jià)指標(biāo)、動(dòng)力性評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)化結(jié)果不顯著，主要是因?yàn)檩喬?yōu)化的設(shè)計(jì)變量對(duì)汽車(chē)速度、側(cè)向加速度、縱向加速度及輪胎附著率影響很小。

3)最速操縱穩(wěn)定性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)由3.149 減小到2.836，下降了9.94%，優(yōu)化結(jié)果顯著，說(shuō)明優(yōu)化后汽車(chē)最速操縱穩(wěn)定性得到改善，驗(yàn)證了本文優(yōu)化設(shè)計(jì)的可靠性，對(duì)今后輪胎的設(shè)計(jì)具有一定的參考價(jià)值。

以輪胎設(shè)計(jì)參數(shù)為優(yōu)化變量，依據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)選擇了較為保守的變量范圍，僅從汽車(chē)最速操縱穩(wěn)定性方面進(jìn)行優(yōu)化，并未充分考慮優(yōu)化后的輪胎對(duì)汽車(chē)平順性能、輪胎耐磨性能、輪胎噪音等其他性能的影響，有待進(jìn)一步完善。