Brembo以29亿人民币收购瑞典悬架公司欧林斯，旨在从刹车系统扩展至悬挂系统。欧林斯以赛车减震技术闻名，此次收购被视为“天作之合”。Brembo希望通过整合提升竞争力，并推动中国市场本地化生产。

本文提出了一种结合深度学习与传统车辆动力学建模的框架，用于预测多轴车辆悬挂系统的动态性能。研究开发了多任务深度置信网络（MTL-DBN-DNN），提高了预测准确性，并引入悬挂动态性能指数（SDPI）作为评估指标，展示了多任务学习在复杂车辆系统预测中的有效性。