轮胎磨损与性能退化仿真数据集

摘要：ShipsNet是一个面向卫星遥感影像船舶识别任务的二分类数据集，影像采集区域覆盖美国加利福尼亚州旧金山湾和圣佩德罗湾。

数据集概述

该数据集是一个人工生成的轮胎磨损与性能退化仿真数据集，旨在建立简化的轮胎状态预测模型，研究轮胎配方在持续使用过程中的磨损和性能衰减规律。数据覆盖世界耐力锦标赛、德国房车大师赛、一级方程式赛车等赛车类型，以及轿车、跑车、掀背车、跨界车和SUV等量产车型。每次仿真持续约40分钟，通过数学函数模拟不同车辆、赛道和环境条件下的轮胎状态变化。由于数据来自理想化模型，其结果可能无法完全反映真实道路或赛道中的轮胎表现。

数据结构与关键特征

数据集包含约30个相互关联的静态与动态变量，主要涉及车辆速度、全速行驶时间、制动时间、赛道弯道数量、车辆重量分配、前后轴机械载荷、空气动力下压力、轮胎胎面深度、轮胎内外温度、环境温度和路面粗糙度等。模型根据车辆重量分配比例计算前后轴载荷，例如重量分配为40:60时，前后轴分别承担40%和60%的总下压力。数据可将轮胎状态划分为四种组合：磨损但未发生性能衰减、未磨损但已经衰减、未磨损且未衰减，以及磨损且已经衰减。

应用价值与研究方向

该数据集可用于轮胎磨损预测、性能退化评估、剩余使用寿命估计、异常状态识别、赛车轮胎选择和进站策略优化，也可支持量产车辆的轮胎维护决策。研究方向包括多变量回归、四状态分类、时间序列预测、轮胎温度与磨损耦合分析、载荷和路面粗糙度影响研究，以及赛车与量产车之间的迁移学习。该数据集适合用于算法开发、模型对比和初步仿真验证，但在实际应用前仍需结合真实轮胎试验数据进行校准和验证。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-554
文件大小：220M
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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