矿山重载车辆多采用橡胶实心轮胎，其力学行为与传统充气轮胎具有较大的差别。由于缺乏准确的轮胎模型参数，无法对矿山重载车辆的实际运动状态进行准确描述，这严重制约了矿山车辆动力学和稳定性的研究。为了建立矿山车辆重载牵引实心轮胎准确参数辨识模型，基于PAC2002魔术公式模型对轮胎纵向力计算公式进行了修正，确定了其待辨识的参数，并综合运用高斯牛顿迭代、遗传迭代和模拟退火3种迭代手段，提出了针对重载橡胶实心轮胎经典模型的混合寻优参数辨识算法。通过六分力测试设备获取煤矿井下25t级重载辅运车辆所配橡胶实心轮胎的基础实验数据，采用混合寻优算法和遗传算法对纯纵滑及侧偏-纵滑复合2种工况下的轮胎模型参数进行辨识，并引入相对均方根误差和确定系数作为辨识精度评价指标。结果表明：针对2种工况的参数辨识模型，其目标函数值的均方根误差最大分别为0.08135和0.07965，确定系数分别为0.99815和0.98765，且混合寻优过程比单纯的遗传迭代具备更好的全局把控和快速收敛能力，收敛至全局最优的平均代数上减小了36%，收敛至全局最优的平均时间减小了31%；最后，通过进行不同载荷工况下整车牵引特性实车实验，试验结果表明依据辨识参数计算得到的单个轮胎纵向牵引力与实车实验结果之间的偏差不超过4%，验证了辨识模型的有效性。