双离合器式自动变速器换档品质评价与优化

从控制的角度出发将双离合器式自动变速器(DCT)换档品质评价指标进行了细分定义。基于MATLAB/Simulink搭建了某DCT样车整车模型。设计了控制品质评价系统。通过整车系统模型与评价系统的联合仿真,确定了控制目标,即各个评价指标的控制期望区间,从而为双离合器式自动变速器控制策略、控制算法提供参考和指导。在换档控制中以换档品质评价等级最高为目标函数,通过遗传算法的多目标优化方法,针对扭矩相、惯性相离合器切换时序的控制策略进行了优化,得到了离合器分离/接合速度的最优解集。基于双离合器式自动变速器整车系统模型和评价系统的仿真平台,给出了换档品质优化前后的仿真结果。整车试验结果表明:换档控制策略和控制算法优化方案是正确的,从而改善了DCT的换档品质。     

利用模糊数学的方法评价城市住宅声品质

利用模糊数学理论建立城市住宅区声环境品质评价模型,居民的主观反应与客观实测量为模型之二变量,主观量与客观量相结合对住宅声环境品质进行综合评价。     

AMT换档质量试验评价体系

通过对AMT车辆的换档过程建模,明确了AMT车辆换档过程的特征。依据换档特征、换档质量评价的要求与车辆行驶工况建立了完整的AMT评价的试验体系。通过评价试验系统,可以对AMT车辆的换档性能进行完整合理的解析,从而为正确评价车辆的换档品质奠定基础。     

基于相关分析的车内声品质偏好性评价模型

以四种类型轿车在不同档位和不同车速下匀速行驶时副驾驶员耳旁噪声信号采集样本为评价对象,利用成对比较法对车内声品质进行了主观评价试验;分析计算了各噪声信号样本的主要心理声学客观参数,应用双耳声压级频谱合成的方法对左右耳响度进行加权,得出双耳响度与声品质主观评价结果的相关系数比单左耳高出0.107,证明了双耳响度客观评价模型更加接近人的主观评价;通过相关分析和多元回归分析的方法,建立了车内声品质偏好性评价模型,对评价模型研究表明,稳态工况下轿车车内声品质主要受响度和尖锐度两个心理声学参数影响。     

基于径向基函数神经网络的车内噪声品质评价系统

为了高效而准确地对车内噪声品质进行评价,针对B级车稳态工况下的车内噪声,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的声品质评价系统。用等级评分法对30个稳态噪声信号进行了主观评价试验,并通过相关分析得出了对声品质有重要影响的客观参量。采用RBF神经网络构建了车内噪声品质的评价模型,其预测平均相对误差为4.5%。以评价模型为基础,采用模块化设计方法和多线程并行处理技术,设计了基于虚拟仪器的声品质评价系统。测试结果表明:该系统比传统的主观评价试验系统的测试时间缩短了90%,并提高了评价结果的质量。     

双离合自动变速器车辆换挡品质模糊综合评价

双离合自动变速器车辆换挡品质评价过程中的主观评价方法常导致评价结果离散性大,且单纯的客观评价方法导致评价结果局限于数据而忽略主观知识指导,针对上述问题,从时间、纵向加速度和发动机转速3个维度确定了换挡品质评价指标,基于层次聚类方法和专家知识科学地建立了换挡品质评价体系;基于分配最优原则,结合德尔菲法与层次分析法获得换挡品质评价指标的主观权重,由变异系数法计算换挡品质评价指标的客观权重,再进行组合赋权得到综合权重计算模型. 提出基于数据差异性与模糊阈值的隶属度函数确定方法,建立换挡品质的模糊综合评价模型;试验验证了模糊综合评价模型与变异系数法在换挡品质评价上的有效性,并对比验证了模糊综合评价模型相对于单纯客观评价方法的有效性和准确性. 比较了模糊综合评价模型计算的换挡品质二级评价指标权重的大小,揭示了各指标对于换挡品质的重要程度,为改善整车的换挡品质提供了有效指导.     

基于模糊层次分析法的隧道施工安全评价方法

利用模糊数学和层次分析法构建了公路隧道施工系统安全综合评价模型,该模型在评价过程中不仅使主观与客观相统一,而且能够模拟人对复杂决策问题的思维判断过程,并对一些难以避免的模糊概念用量化来表示,得到的评价结果比较直观.通过工程应用,验证了该评价方法切实可行.     

加速行驶时车内噪声品质的评价方法及数学模型构建

开发了一种专门用于评价非稳态工况下汽车车内噪声品质的软件系统,并利用该软件对6类轿车从50km/h到120km/h加速时的车内噪声样本进行了主观评价试验,得到了每个样本的主观评价等级值。计算了各噪声样本的主要心理声学客观参数,并通过相关分析和多元线性回归分析,建立了以响度、粗糙度为变量的声品质的数学模型。对另外6个加速工况下的噪声样本进行了主观评价试验,以验证模型的准确性。结果表明,模型的评价结果与主观评价结果间具有很高的相关性,证明了所建模型的有效性。     

车内噪声品质的主观评价试验与客观量化描述

以4种类型轿车在不同档位和车速下匀速行驶时副驾驶员耳旁噪声采集样本为评价对象,对车内噪声品质用等级评分和成对比较两种方法进行了主观评价试验,分析计算了各噪声样本的主要心理声学客观参数,并通过相关分析和多元回归分析,建立了以客观参数描述主观评价结果的数学模型。研究结果表明,稳态工况下轿车车内噪声品质主要受响度和尖锐度两个心理声学参数影响。     

利用BP神经网络进行伺服系统间隙非线性补偿

目的为了消除普遍存在于伺服系统中的间隙非线性的影响,提出一种利用BP神经网络进行非线性补偿的方法.方法以某武器跟踪伺服系统为例,采用一个3层BP神经网络对其间隙非线性特性进行离线辨识,然后根据辨识结果设计一个非线性补偿器.结果仿真结果表明所提出的方法能够有效消除间隙特性引起的系统自振荡(极限环),并且能够提高系统精度.结论利用BP神经网络进行间隙非线性补偿的方法能够有效解决伺服系统中间隙特性带来的影响,且易于在工程中实现.     

车辆换档质量概念的完善与评价

研究了换档质量对车辆各部分性能的影响,给出了相应的评价指标。基于支持向量机的理论和技术,构建了换档质量评价系统。同时结合试验对装载自动机械式变速器的车辆进行分析,提出了新的、更加完整的换档质量评价概念,从而扩宽了传统换档质量评价的研究范围。试验分析表明,所建立的换档评价系统与传统评价方法相比,能够更加全面地表征换档质量对车辆性能的影响。     

基于语义细分的车内声品质模糊综合评价

针对传统的语义细分法难以在声品质主观评价试验中获得评价对象整体感受择优排序的不足,提出了一种基于语义细分的声品质主观模糊综合评价方法,建立了适合于车内声品质主观评价的声音属性评价指标,确定了声音属性的结构及层次划分,根据不同试验确定了声音属性的关注程度各级指标权重。以在某轿车车内采集到的15个噪声样本为评价对象,分别利用该方法和成对比较法对声音的"豪华感"进行主观评价试验,并对评价得分进行排序比较。结果表明:本文提出的声品质主观模糊综合评价方法可在有效地维持评价主体原有任务量不变的情况下,准确地得到声音样本感知属性的评价等级隶属关系,以及声音样本整体主观感受评价得分的择优排序。     

粗糙集与层次分析法集成的综合评价模型

为充分吸收主观赋权评价法和客观赋权评价法两类方法的优点,同时又能克服各自的缺陷,实现二者的优势互补,以层次分析法确定主观权重、粗糙集方法确定客观权重,然后将主、客观权重进行有机集成,得到组合权重的最优解,在此基础上建立对象的评价值公式,从而得到基于组合权重的综合评价模型.最后在教学质量综合评价的实例分析中,首先用层次分析法建立教学质量综合评价指标体系,用粗糙集理论进行指标体系的简化,然后应用所得的综合评价模型进行对象的综合评价,结果表明该方法是有效的.     

汽车操纵稳定性的客观定量评价指标

通过对汽车操纵稳定性的理论分析 ,提出了汽车操纵稳定性的客观定量评价指标 ;利用吉林工业大学的开发型驾驶模拟器 (ADSL驾驶模拟器 )验证了评价指标与驾驶员主观评价的相关性 ,相关系数达到 0 99以上。结果表明 ,本文提出的客观定量评价指标是合理、可信的。     

投资方案多属性决策组合评价法研究

给出了一种投资方案多准则经济评价的新方法,即组合评价方法。这种方法根据多目标决策理论,建立了组合评价法的数学模型,通过针多种评价方法进行组合。然后,结合实例提出了两种主客观赋权相结合的评价方法：一是目标优化评价法。这种方法通过构造评价问题的最优化模型与拉格朗日函数,得出评价指标的客观权重,再利用权重合成公式,将主客观权重加以合成。另一种是熵权系数法。这种方法依据熵的概念及性质,将主客观评价信息进行量化综合,进而建立基于熵的多目标评价模型。最后,本文利用组合评价法的数学模型,将上述两种方法进行了组合。通过对评价实例的对比分析表明,组合评价法的评价结果更加符合实际。     

基于BP神经网络的工程车辆四参数自动变速控制

为了提高工程车辆传动系统效率,采用前馈网络反向传播(BP)神经网络对工程车辆四参数自动变速系统进行建模,利用自动变速控制试验数据对BP神经网络进行训练,并进行了验证性仿真试验。仿真结果表明,BP神经网络能够根据车辆运行状态确定最佳档位,进一步提高工程车辆传动系统效率,达到节能增效的目的。