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基于BP神经网络的气囊点火算法模型 总被引:3,自引:1,他引:2
通过建立完整的车体-乘员-约束系统仿真分析模型,将BP神经网络模块嵌入到仿真分析流程中,在产品开发阶段实现了气囊点火算法的验证。本算法模型在对网络进行训练的基础上,以不同碰撞速度的正面刚性墙碰撞分析模型为研究对象,建立了车体加速度与乘员位移之间的数学模型,实现了随机输入车体加速度曲线即可获取乘员位移曲线,计算结果与仿真分析结果吻合,为进一步研究气囊点火优化算法奠定了基础。 相似文献
2.
根据前机舱噪声向车内传递的路径及降噪原理,分析前围挡板衬垫重层面密度、吸声层厚度和橡胶护套结构对防火墙总成隔声性能及仪表板声腔声压的影响,得出采用适当厚度纯吸声材料前围挡板衬垫代替传统“重层+吸声层”前围挡板衬垫能降低仪表板声腔声压的结论。基于上述研究结论,在某电动车前围挡板衬垫优化过程中,提出较原方案降重72 %的新方案,整车声传函测试和噪声测试结果表明轻量化样件NVH性能在低频段与原方案相当,在中高频段优于原方案。最后总结防火墙总成声传递特性设计的一些原则。 相似文献
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通过建立完整的车体-乘员-约束系统仿真分析模型,将BP神经网络模块嵌入到仿真分析流程中,在产品开发阶段实现了气囊点火算法的验证。本算法模型在对网络进行训练的基础上,以不同碰撞速度的正面刚性墙碰撞分析模型为研究对象,建立了车体加速度与乘员位移之间的数学模型,实现了随机输入车体加速度曲线即可获取乘员位移曲线,计算结果与仿真分析结果吻合,为进一步研究气囊点火优化算法奠定了基础。 相似文献
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根据前机舱噪声向车内传递的路径及降噪原理,分析前围挡板衬垫重层面密度、吸声层厚度和橡胶护套结构对防火墙总成隔声性能及仪表板声腔声压的影响,得出采用适当厚度纯吸声材料前围挡板衬垫代替传统“重层+吸声层”前围挡板衬垫能降低仪表板声腔声压的结论。基于上述研究结论,在某电动车前围挡板衬垫优化过程中,提出较原方案降重72 %的新方案,整车声传函测试和噪声测试结果表明轻量化样件NVH性能在低频段与原方案相当,在中高频段优于原方案。最后总结防火墙总成声传递特性设计的一些原则。 相似文献
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