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题名变速器啸叫声品质的RBF神经网络预测与权重分析
被引量:11
- 1
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作者
施全
柳培海
郭栋
易鹏
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机构
重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室
重庆理工大学车辆工程学院
重庆市科学技术研究院重庆轨道交通及汽车(摩托车)零部件研究中心
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第6期175-180,200,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(51205432)
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文摘
以变速器啸叫为研究对象,提出使用径向基(RBF)神经网络的方法来确定变速器声品质评价中客观评价参数对主观评价结果的影响权重。采集变速器不同位置的声音信号作为试验样本,用等级评分法对111个样本信号进行了主观评价试验,同时计算11个声品质客观评价参数。以客观评价参数计算结果为神经网络输入,声品质主观评价结果为输出,引入径向基神经网络建立了变速器声品质预测模型。以预测模型为基础,利用各网络层间连接权值,计算变速器声品质客观评价参数对主观评价结果的影响权重。研究结果表明:变速器啸叫声品质主要受SIL-4、总响度和随时间响度三个客观参量的影响。
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关键词
变速器
声品质
RBF神经网络
权重
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Keywords
transmission
sound quality
RBF neural network
weight
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分类号
TB535
[理学—声学]
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题名根据RBF神经网络的驱动桥噪声预测与权重分析
被引量:1
- 2
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作者
石晓辉
胡纬庆
施全
柳培海
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机构
重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室
重庆理工大学车辆工程学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2017年第S1期70-73,共4页
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基金
国家自然科学基金项目资助(51205432)
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文摘
驱动桥的噪声控制是汽车噪声控制的难点之一。为了更能准确全面的反映出单体振动和噪声的特性,基于驱动桥单体台架试验,对某款微型车驱动桥振动噪声进行了全面测试与分析。提取各测点的振动和噪声的Overall数据,以不同测点振动信号作为输入,驱动桥上方噪声信号为输出,引入径向基神经网络,建立各测点振动信号与驱动桥上方噪声信号间非线性映射模型。以该非线性映射模型为基础,利用各网络层间的连接权值,计算各测点振动对驱动桥上方麦克风噪声影响权重。研究结果表明:驱动桥上方噪声信号主要受驱动桥输入端桥鼻垂直方向振动的影响。
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关键词
驱动桥
噪声
RBF神经网络
权重
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Keywords
Drive Axle
Noise
RBF Neural Network
Weight
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名变速器齿轮敲击参数灵敏度分析
被引量:2
- 3
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作者
石晓辉
熊秀文
郭栋
郑光泽
柳培海
张海林
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机构
重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室
重庆理工大学车辆工程学院
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出处
《机械传动》
CSCD
北大核心
2018年第3期100-105,110,共7页
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基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJ1600914)
重庆理工大学研究生创新基金(YCX2016211)
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文摘
以某款手动变速器为研究对象,基于SIMdrive软件,搭建考虑输入轴转速波动、齿侧间隙、空套齿轮转动惯量及拖拽力矩等影响因素的变速器齿轮敲击仿真分析模型,计算各空套齿轮的角速度及各非承载齿轮对的啮合力。进行变速器齿轮敲击台架试验,测得空套齿轮转速信号,验证仿真分析模型的有效性。从冲击能量的角度出发,选取非承载齿轮对的啮合力对时间的导数为敲击评价指标(Jerk指标),并用向前差分法求解各个工况下的Jerk指标。分别对转速波动、齿侧间隙、空套齿轮转动惯量及拖拽力矩这4个参数求偏导,从而求得各参数对变速器齿轮敲击的灵敏度规律。发现转速波动对敲击的灵敏度始终为正,转速波动在40 r/min时,对敲击的影响开始陡增。齿侧间隙小于0.1 mm时,敲击灵敏度为正,大于0.1 mm时为负。空套齿轮转动惯量对敲击的灵敏度始终为负,在转动惯量大于0.000 6 kg·m^2时,敲击灵敏度值几乎不变,转动惯量的改变对敲击的影响并不明显。拖拽力矩小于0.6 N·m时,敲击灵敏度为负,大于0.6 N·m时为正,在0.2~0.3 N·m之间时,拖拽力矩对敲击的影响并不明显。
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关键词
变速器
敲击
评价指标
灵敏度
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Keywords
Transmission
Gear rattle
Evaluation index
Sensitivity
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分类号
TH132.41
[机械工程—机械制造及自动化]
U463.212
[机械工程—车辆工程]
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