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。

本文提出了一系列基于神经网络的模型，以提高轮胎力和车辆动力学的精确度，支持自主漂移控制。结合深度学习与物理模型的方法，能够准确预测车辆状态并优化控制性能。同时，研究探讨了摩擦估计和车辆速度优化，展示了在不同环境下的良好泛化能力和鲁棒性。

该研究介绍了一种用于模拟赛车车辆动力学的神经网络，能准确预测车辆状态并估计系数。实验表明该方法有潜力。