基于MSP430单片机的汽车舒适度评价系统设计

本文以MSP430F149为核心处理器,设计和实现了汽车舒适度评价系统。该评价系统通过对汽车温度、湿度和振动加速度的实时检测,并实时分析计算,给出舒适度评价,为改善汽车舒适度提供有效的理论支持。本文分别从硬件和软件两方面对汽车舒适度评价系统进行了研究,并介绍了该系统的硬件设计和软件编程。

汽车座椅舒适度人工智能评价方法研究

随着汽车的普及应用,座椅舒适性成为关注焦点。然而,目前有关汽车座椅舒适度评价主观性较大,缺乏客观可行的评价方法。笔者通过有针对性的客户问卷调查,应用人工神经网络技术,以座椅的各部分特征性能为输入变量,建立了汽车座椅舒适度的人工智能评价系统。此外,为了进一步提高该系统的预测精度,笔者还应用了聚类分析方法。通过样本类数的调整,能将系统预测误差从原来的41.09%最大降至27.845%。

基于人工神经网络的汽车座椅舒适度评价模型

针对汽车座椅舒适度评价方法研究的不足,探讨压力分布与舒适度之间的关系;引入人工神经网络,建立了基于BP神经网络的汽车座椅舒适度评价模型。通过真人真车实验获取36组样本数据,对神经网络进行训练并建立了评价模型。实例验证该模型能够根据座椅压力分布较为准确地预测出座椅舒适度水平。

提高汽车发电机的功率输出和新技术动态研究

生活水平的提高,使得人们对于出行的舒适度的要求越来越高,这间接导致汽车内部用电设备的不断增加。为了满足汽车用电需要,提高汽车发电机的功率输出成为汽车行业急需解决的问题。文章从技术进步和发电机改进两方面出发,提出了增加汽车发电机功率输出的四大解决措施。

C级车座椅舒适度主观评价分析

以4款C级车前后座椅为测试对象,招募161位测试者对座椅静态舒适度进行主观评价。在绝对评价法的基础上,利用"单因素方差分析"的方法找出对驾驶座和后排座椅整体舒适度评分有显著影响的因素,并采用"多元线性回归"的方法建立各个舒适度评价指标的线性回归方程,分析出"性别"、"年龄"、"身高"、"体重"、"驾龄"、"驾驶里程"这6个人体差异对舒适度评分的影响程度大小,为设计适合中国驾乘者的座椅提供了科学的参考依据。