【摘 要】
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为综合乘用车振动舒适性主观评价和客观评价的优点,使评价结果更可靠,对主观评价和客观评价试验结果进行分析,建立了根据客观试验数据预测主观评价的得分模型.选取7辆乘用车
【机 构】
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长安大学 汽车学院,陕西 西安 710064;运输车辆运行安全技术交通行业重点实验室,北京 100088
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为综合乘用车振动舒适性主观评价和客观评价的优点,使评价结果更可靠,对主观评价和客观评价试验结果进行分析,建立了根据客观试验数据预测主观评价的得分模型.选取7辆乘用车进行振动舒适性主观与客观评价试验,在实车试验的基础上测量客观参数值,并对车辆舒适性进行主观评分,建立了舒适性主观评价预测模型.客观评价试验包括脉冲输入和随机输入行驶试验,测量位置为驾驶员座椅支撑面、靠背和脚底地板处,测量参数为这3个位置的脉冲输入最大加速度响应和随机输入三轴向线振动.在客观评价试验的基础上,增加急加速试验工况作为主观评价试验,对车身俯仰、侧倾晃动等指标进行了主观评分.根据各主观指标得分,运用熵值法确定各评价指标权重,计算了试验车主观评价总分.运用灰色关联度分析找到影响主观评价的10个主要客观测量参数,分别基于支持向量机和BP神经网络建立了主观得分预测模型,并引入相对误差和均方根误差比较分析了2模型的预测精度.结果表明:基于支持向量机建立的主观评分预测模型具有更高的精确度和稳定性,更适合解决乘用车振动舒适性主观评价预测的小样本问题,可为乘用车振动舒适性的快速评价提供模型参考.
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