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基于人工智能的汽車排氣消聲器設(shè)計(jì)技術(shù)

2023-07-20 | pdf | 8.29 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  加裝排氣消聲器是降低汽車噪聲最有效的手段。但排氣消聲器的設(shè)計(jì)高度依 賴于經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì),開發(fā)效率較低,設(shè)計(jì)成本較高。針對(duì)這一問題,將人工智能的相 關(guān)理論與排氣消聲器的設(shè)計(jì)技術(shù)相結(jié)合,研究排氣消聲器智能設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵技術(shù) 難點(diǎn),構(gòu)建基于人工智能的排氣消聲器設(shè)計(jì)系統(tǒng)。從而提高消聲器企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力, 促進(jìn)汽車零部件產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

  在剖析消聲器常規(guī)設(shè)計(jì)流程與設(shè)計(jì)邏輯的基礎(chǔ)上,建立包含以智能選型設(shè)計(jì)、 智能正向設(shè)計(jì)和智能輔助設(shè)計(jì)為主體的消聲器智能設(shè)計(jì)體系,然后針對(duì)實(shí)現(xiàn)智能 設(shè)計(jì)體系的關(guān)鍵技術(shù)及重要難點(diǎn)進(jìn)行研究,并給出了相應(yīng)的解決方案。 首先,將案例推理與綜合評(píng)價(jià)相結(jié)合,從設(shè)計(jì)問題相似度、性能匹配度、成 本評(píng)估三個(gè)方面建立了多層級(jí)的消聲器智能選型匹配體系;針對(duì)選型匹配體系構(gòu) 建了設(shè)計(jì)案例的表達(dá)方式與交互框架,并建立與之相適應(yīng)的三層推理邏輯,實(shí)現(xiàn) 消聲器的智能選型匹配。此外,提出多消聲器組合后整體性能的快速預(yù)測(cè)算法, 并利用該算法實(shí)現(xiàn)消聲器案例的重組,為消聲器選型設(shè)計(jì)提供了新途徑; 然后,對(duì)常用的排氣消聲器設(shè)計(jì)知識(shí)進(jìn)行總結(jié)歸納,并利用消聲器案例的數(shù) 據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果補(bǔ)充部分隱性設(shè)計(jì)知識(shí);基于規(guī)則推理技術(shù)與頻率匹配原理實(shí)現(xiàn)子結(jié) 構(gòu)參數(shù)的詳細(xì)設(shè)計(jì);提出消聲子結(jié)構(gòu)及其拓?fù)潢P(guān)系的識(shí)別方法,并利用子結(jié)構(gòu)案 例抽象,構(gòu)建融合規(guī)則設(shè)計(jì)與經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)的消聲器設(shè)計(jì)推理機(jī)制,解決規(guī)則推理技 術(shù)無法適應(yīng)經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)的難題;在分析消聲器設(shè)計(jì)知識(shí)與設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)特征的基礎(chǔ) 上,構(gòu)建各類消聲器設(shè)計(jì)知識(shí)的表達(dá)規(guī)范、建立知識(shí)庫與推理機(jī),實(shí)現(xiàn)消聲器的 智能正向設(shè)計(jì)開發(fā)。

  最后,將人工智能技術(shù)與消聲器輔助設(shè)計(jì)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)建模、分析、改進(jìn)的 智能化,并基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出可考慮氣流再生噪聲的消聲器聲學(xué)預(yù)測(cè)方法;利用 貝葉斯網(wǎng)絡(luò),提出基于消聲器設(shè)計(jì)案例的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)挖掘技術(shù);開發(fā)出融合多種推 理方式的消聲器智能設(shè)計(jì)系統(tǒng),并通過應(yīng)用案例證明該系統(tǒng)的工程實(shí)用價(jià)值。 以上研究涉及多個(gè)交叉學(xué)科,所取得的成果主要包括:建立的選型匹配體系 使消聲器的選型設(shè)計(jì)和綜合評(píng)價(jià)更加科學(xué);將隱性設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)融入到消聲器正向開 發(fā)之中,突破規(guī)則推理的技術(shù)瓶頸,有效提高消聲器的設(shè)計(jì)成功率;將設(shè)計(jì)規(guī)則 和分析經(jīng)驗(yàn)與輔助設(shè)計(jì)相結(jié)合,提高了輔助設(shè)計(jì)的效率和準(zhǔn)確性;通過案例重組、 案例統(tǒng)計(jì)、案例抽象、案例訓(xùn)練等方法更為深層的挖掘出案例數(shù)據(jù)的價(jià)值。

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