基于机器学习的汽车电动座椅位姿调整方案研究

为解决汽车电动座椅出厂前位姿调整过程中的耦合现象,提出了一种基于机器学习的座椅位姿调整方法。根据座椅内部机械结构证明了座椅表面特定点之间的位置是线性相关的;利用激光测距传感器采集这些特定点的位置信息,在此基础上由线性分类器对岭回归模型进一步训练,得出分段岭回归模型并给出调整方案,通过实验验证了所提方法的可行性。实验结果表明:经过分段岭回归模型的预测,每个开关仅需要拨动一次就能使座椅位姿达到出厂标准,并降低了座椅位姿调整的误差,提高座椅位姿调整效率。

基于双边滤波与离散余弦变换的NLM去噪算法

针对非局部均值去噪算法(NLM)易造成图像边缘模糊问题,提出了一种基于双边滤波和离散余弦变换的改进算法。该算法将双边滤波中的像素空间邻近函数与NLM算法的权值函数相结合,提出新的权值计算公式进而保护图像细节;利用离散余弦变换能量集中特性来计算像素相似性权值进而提高运算速度。首先将图像分割成子块,对子块进行离散余弦变换,然后在得到的离散余弦变换系数矩阵中筛选数据,最后用新权值计算公式在经筛选的离散余弦变换系数矩阵中度量像素的相似性。实验结果表明,与原NLM相比,该算法更好地保护了图像边缘细节特征和结构信息,峰值信噪比最大提高了1.4 d B,证明本文的算法去噪效果更佳。

基于ADAMS和ANSYS/Workbench的发动机连杆联合仿真

运用SolidWorks对单缸发动机进行三维建模,导入ADAMS建立其多体动力学分析模型,通过动力学仿真分别得出发动机启动和稳定运转过程中连杆所受的最大动载荷;考虑发动机运行过程中连杆所受的动载荷,利用ANSYS Workbench建立其有限元分析模型,分别对连杆进行静强度和疲劳强度分析,计算得出了连杆的应力、应变和疲劳寿命,为发动机的优化设计提供了理论依据。