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基于神经网络的汽车振动乘坐舒适性评价方法研究

唐荣江  
【摘要】: 汽车振动乘坐舒适性是衡量现代汽车总体性能的最为重要的一个指标,它指乘客对行驶汽车受到振动的适应程度,通常也称为汽车平顺性问题。随着汽车制造业的竞争日趋激烈和人们对车辆舒适性能要求的提高,对汽车振动乘坐舒适性及其评价方法的研究就显得十分的重要。 在研究汽车振动乘坐舒适性相关理论和评价方法的基础上,建立一种基于神经网络的评价方法,利用神经网络建立起振动客观量与主观感觉之间的映射关系。详细介绍了该评价方法建立的过程和步骤,包括神经网络类型的选择,隐层数的确定,输入输出数据的预处理,及Matlab的实现过程。利用实际的振动乘坐舒适性数据,对神经网络模型进行训练,并对模型的泛化能力进行验证。模型预测与实际结果大致相一致,能较好的建立起客观振动量与实际人员主观感觉程度之间的关系。 通过对系统基本工作过程的研究,利用前面建立的神经网络模型,采用LabVIEW和Matlab混合编程开发了一套基于神经网络的振动舒适性评价系统。对系统所需要的硬件资源进行的简单的设计,包括加速度传感器、数据采集卡的选择与应用,软件编程采用基于LabVIEW模块化设计的思想。通过本系统,可以省却了大量的实验和专业评价人员的主观评价,就能简洁地得到一个车辆的主、客观相结合的振动舒适性值。最后,利用实际车辆进行振动乘坐舒适性的测试和分析,对系统进行了验证。


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