为解决汽车车身结构开发阶段中传统的车身噪声传递函数技术计算复杂、优化效率低下的问题,通过卷积神经网络建立动态激励下车内驾驶位置的噪声传函响应(Noise Transfer Function,NTF)的预测模型,以车身不同结构点动刚度(Dynamic Stiffne...为解决汽车车身结构开发阶段中传统的车身噪声传递函数技术计算复杂、优化效率低下的问题,通过卷积神经网络建立动态激励下车内驾驶位置的噪声传函响应(Noise Transfer Function,NTF)的预测模型,以车身不同结构点动刚度(Dynamic Stiffness,DS)为特征对应模型输入,车内驾驶员人耳位置NTF为输出,训练底盘前悬架摆臂和后悬架减震器接附点分别受到激励时,车内驾驶位的NTF预测模型,最后通过仿真计算结果对比,验证模型的预测性能。展开更多
文摘为解决汽车车身结构开发阶段中传统的车身噪声传递函数技术计算复杂、优化效率低下的问题,通过卷积神经网络建立动态激励下车内驾驶位置的噪声传函响应(Noise Transfer Function,NTF)的预测模型,以车身不同结构点动刚度(Dynamic Stiffness,DS)为特征对应模型输入,车内驾驶员人耳位置NTF为输出,训练底盘前悬架摆臂和后悬架减震器接附点分别受到激励时,车内驾驶位的NTF预测模型,最后通过仿真计算结果对比,验证模型的预测性能。
