汽车车内噪声主动控制系统扬声器与麦克风布放优化方法

利用声固耦合边界元仿真方法与多目标遗传算法,实现了面向对象的车内噪声主动控制(ANC)系统扬声器麦克风布放方案的优化。首先基于自适应算法,推导了车内噪声主动控制系统降噪性能预测方法,并利用声固耦合边界元仿真方法,实现了面向对象的ANC系统降噪性能预测;在该仿真模型的基础上,建立对应的代理模型,以实现对系统降噪性能的快速预测;最后利用多目标遗传算法,获得系统关于扬声器麦克风数量与多个频率下降噪量的Pareto最优解集。该最优解集能定量描述ANC系统扬声器麦克风数量与降噪性能之间的关系,并为该系统与车辆的匹配提供依据。     

基于ACS-FCM算法的图像分割研究

对蚁群算法、模糊C均值聚类(FCM)算法进行了探讨,并在FCM图像分割算法的基础上,提出了一种改进的ACS-FCM算法,结合边缘检测技术应用于图像分割.实验结果表明,与其他几种分割算法相比,该方法具有更好的可靠性与有效性,能取得更理想的分割效果.     

基于道路试验的制动器蠕动颤振客观测量与主观评价EI北大核心CSCD

蠕动颤振是一种典型汽车制动器摩擦振动和噪声问题,业界尚未建立公认的试验规范与主客观评价方法。综合考虑驱动转矩、悬架变形和制动停车强度影响因素,在7个工况下开展3种车型的蠕动颤振道路试验,并进行主观评价与客观测量。以主观评价结果为依据,通过系统对比不同试验车辆和不同工况下蠕动颤振的差异,剖析了停车制动强度、悬架变形和驱动转矩大小的影响方式与程度。建立了车型灵敏度高、工况灵敏度高和函数灵敏度高三个准则,并基于该准则逐步从40个基于振动加速度的客观评价指标中筛选出与主观评价具有最佳映射关系的指标,并拟合建立了其与主观评价的函数关系。