面向汽车产业发展的车辆工程专业新工科建设

汽车产业人才需要具有较强的实践能力、具备创新思维模式、具备较强的国际交流能力等核心竞争力的复合型高素质人才。“天大六问”提出的主动适应新技术、新产业、新经济发展指明了车辆工程专业未来的发展和建设的方向。为了适应汽车的“新四化”的发展要求,车辆工程专业需要在原有的课程体系基础上,加强电子类、信息类、控制类的课程建设,形成一套全新的具有强“学科交叉”特色的新体系。     

某直列四缸发动机悬置系统模态优化设计

本文针对某四缸发动机模态解耦率较差的问题,对发动机悬置系统模态进行优化设计。首先通过多体动力学软件,建立6自由度发动机悬置系统模型,对模型进行模态分析和计算。以悬置元件的刚度和位置参数为主要设计变量,悬置系统模态能量解耦率为优化目标,采用遗传算法对模型进行优化。优化后,发动机悬置系统的解耦水平有显著提高。     

GeO2掺杂(K0.5-x/2Na0.5-x/2Lix)NbO3陶瓷的制备及电性能研究

以Na2 CO3、K2 CO3、Li2 CO3、Nb2 O5和GeO2为原料,通过常规固相反应法制取掺杂0.5wt％GeO2的(K0.5-x/2 Na0.5-x/2 Lix)NbO3(KNLN)(x=0.05、0.055、0.06、0.065、0.07、0.075、0.08、0.085)无铅压电陶瓷.采用X射线衍射(X...     

基于ADAMS的商用车驾驶室悬置系统的振动模态和传递特性

针对一款全浮式商用车驾驶室悬置系统,通过ADAMS软件的交互式建模方法,建立了悬置系统的多体动力学模型。分别通过振动模态和传递特性两种方法对模型进行仿真分析,较全面地获得了驾驶室悬置系统的振动特性。通过相应的试验对仿真结果进行了验证,证明了模型具有足够的精度,可以用来分析评价驾驶室悬置系统的隔振性能。     

基于IGWO-BP神经网络的车内声品质预测

为准确预测纯电动汽车车内声品质，以心理声学客观参量为自变量，以纯电动汽车车内声品质主观评价值为因变量，搭建基于改进后的灰狼算法(Improved Grey Wolf Optimization, IGWO)优化的BP神经网络预测模型IGWO-BP,采用IGWO对BP神经网络的权值和阈值进行优化，解决BP神经网络对初值敏感、易陷入局部最优的问题。将其预测结果与BP神经网络预测结果进行对比分析，结果显示基于IGWO-BP神经网络预测模型可大幅度提高车内声品质预测精度，表明该模型较适用于纯电动汽车车内声品质预测。