为实现对船体分段焊接质量的有效管控,提出基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)模型和异常检测的船体分段焊接质量溯源方法。从质量影响因素、不合格产品质量溯源方法和不合格产品质量溯源体系架构等...为实现对船体分段焊接质量的有效管控,提出基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)模型和异常检测的船体分段焊接质量溯源方法。从质量影响因素、不合格产品质量溯源方法和不合格产品质量溯源体系架构等方面对船体分段焊接不合格产品质量溯源进行设计。从数据预处理、影响因素定位和影响因素排序等方面对船体分段焊接不合格产品质量溯源流程进行设置。经实例验证,所提出的方法可有效进行船体分段焊接质量溯源。展开更多
为了降低车室低频噪声,采用对声学贡献较大的车室地板、后地板、前围板、顶棚、前车门内板及后车门内板的厚度参数为因子,以车身质量、车身模态频率、驾驶员头部处声压峰值和声压均方根值为响应,采用最优拉丁超立方试验设计方法采集样...为了降低车室低频噪声,采用对声学贡献较大的车室地板、后地板、前围板、顶棚、前车门内板及后车门内板的厚度参数为因子,以车身质量、车身模态频率、驾驶员头部处声压峰值和声压均方根值为响应,采用最优拉丁超立方试验设计方法采集样本数据进行因子空间设计。利用径向基神经网络方法,建立了4个响应关于6个因子的误差小、精度高的近似模型,并对所建立的近似模型进行误差分析。以驾驶员头部处声压峰值最小为目标函数,板件厚度参数为自变量,驾驶员头部处声压均方根值、车身质量和车身模态频率为约束条件。采用自适应模拟退火算法对板件厚度进行优化设计,其优化结果表明,驾驶员头部处最大声压峰值所在的频率158 Hz处的声压降低了4.45 d B,134 Hz处的声压峰值降低了5.47 d B,在其他声压峰值较高的频率处,测点声压均有不同程度降低,说明在满足约束条件同时,通过优化有效地降低车室空腔噪声,提高车辆的声学舒适性。展开更多
文摘为实现对船体分段焊接质量的有效管控,提出基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)模型和异常检测的船体分段焊接质量溯源方法。从质量影响因素、不合格产品质量溯源方法和不合格产品质量溯源体系架构等方面对船体分段焊接不合格产品质量溯源进行设计。从数据预处理、影响因素定位和影响因素排序等方面对船体分段焊接不合格产品质量溯源流程进行设置。经实例验证,所提出的方法可有效进行船体分段焊接质量溯源。
文摘为了降低车室低频噪声,采用对声学贡献较大的车室地板、后地板、前围板、顶棚、前车门内板及后车门内板的厚度参数为因子,以车身质量、车身模态频率、驾驶员头部处声压峰值和声压均方根值为响应,采用最优拉丁超立方试验设计方法采集样本数据进行因子空间设计。利用径向基神经网络方法,建立了4个响应关于6个因子的误差小、精度高的近似模型,并对所建立的近似模型进行误差分析。以驾驶员头部处声压峰值最小为目标函数,板件厚度参数为自变量,驾驶员头部处声压均方根值、车身质量和车身模态频率为约束条件。采用自适应模拟退火算法对板件厚度进行优化设计,其优化结果表明,驾驶员头部处最大声压峰值所在的频率158 Hz处的声压降低了4.45 d B,134 Hz处的声压峰值降低了5.47 d B,在其他声压峰值较高的频率处,测点声压均有不同程度降低,说明在满足约束条件同时,通过优化有效地降低车室空腔噪声,提高车辆的声学舒适性。
