资料下载
基于人工智能的汽车排气消声器威廉希尔官方网站
香香技术员
分享资料个
加装排气消声器是降低汽车噪声最有效的手段。但排气消声器的设计高度依 赖于经验设计，开发效率较低，设计成本较高。针对这一问题，将人工智能的相 关理论与排气消声器的威廉希尔官方网站 相结合，研究排气消声器智能设计中的关键技术 难点，构建基于人工智能的排气消声器设计系统。从而提高消声器企业的竞争力， 促进汽车零部件产业的发展。
在剖析消声器常规设计流程与设计逻辑的基础上，建立包含以智能选型设计、 智能正向设计和智能辅助设计为主体的消声器智能设计体系，然后针对实现智能 设计体系的关键技术及重要难点进行研究，并给出了相应的解决方案。 首先，将案例推理与综合评价相结合，从设计问题相似度、性能匹配度、成 本评估三个方面建立了多层级的消声器智能选型匹配体系；针对选型匹配体系构 建了设计案例的表达方式与交互框架，并建立与之相适应的三层推理逻辑，实现 消声器的智能选型匹配。此外，提出多消声器组合后整体性能的快速预测算法， 并利用该算法实现消声器案例的重组，为消声器选型设计提供了新途径； 然后，对常用的排气消声器设计知识进行总结归纳，并利用消声器案例的数 据统计结果补充部分隐性设计知识；基于规则推理技术与频率匹配原理实现子结 构参数的详细设计；提出消声子结构及其拓扑关系的识别方法，并利用子结构案 例抽象，构建融合规则设计与经验设计的消声器设计推理机制，解决规则推理技 术无法适应经验设计的难题；在分析消声器设计知识与设计经验数据特征的基础 上，构建各类消声器设计知识的表达规范、建立知识库与推理机，实现消声器的 智能正向设计开发。
最后，将人工智能技术与消声器辅助设计相结合，实现建模、分析、改进的 智能化，并基于神经网络提出可考虑气流再生噪声的消声器声学预测方法；利用 贝叶斯网络，提出基于消声器设计案例的设计经验挖掘技术；开发出融合多种推 理方式的消声器智能设计系统，并通过应用案例证明该系统的工程实用价值。 以上研究涉及多个交叉学科，所取得的成果主要包括：建立的选型匹配体系 使消声器的选型设计和综合评价更加科学；将隐性设计经验融入到消声器正向开 发之中，突破规则推理的技术瓶颈，有效提高消声器的设计成功率；将设计规则 和分析经验与辅助设计相结合，提高了辅助设计的效率和准确性；通过案例重组、 案例统计、案例抽象、案例训练等方法更为深层的挖掘出案例数据的价值。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉
- 相关下载
- 相关文章
