摩托车声品质评价的神经网络方法

针对声品质评价过程中线性回归模型评价结果的不足,采用BP神经网络对人的主观评价结果进行预测.采集摩托车在不同发动机转速下驾驶员耳旁的声信号样本,采用分组成对比较法进行主观评价试验,选取了响度、尖锐度、粗糙度作为神经网络模型输入参数,结合主观评价结果对模型进行训练与检验,并与线性回归模型输出结果进行比较.结果表明,选取驾驶员双耳响度、尖锐度、粗糙度作为模型输入能够较为准确地反映人耳对摩托车噪声的主观感觉.     

基于频响函数的结构惯性参数识别及应用

为了快速、准确地测量某动力总成的结构惯性参数以进行新产品开发设计,根据频响函数曲线的质量线理论、刚体动力学原理,本文推导了基于频响函数识别结构惯性参数的基本理论。然后设置验证试验,通过试验验证了该理论的正确性、测量系统的可靠性、准确性,并标定了试验误差。最后,应用该系统成功测取了某摩托车动力总成的惯性参数,为整车优化配置设计提供了必不可少的参数。试验结果表明:该法简便快捷,计算精度完全可以满足工程设计应用的要求,特别适用于复杂、不规则结构。