本文關(guān)鍵詞：基于樣本熵與ELM-Adaboost的懸架減振器異響聲品質(zhì)預(yù)測(cè)

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【摘要】：車輛懸架減振器異響嚴(yán)重削弱了車內(nèi)聲品質(zhì),針對(duì)該異響問(wèn)題設(shè)計(jì)并開(kāi)展了不同路況條件下的整車道路試驗(yàn),對(duì)采集到的車內(nèi)噪聲信號(hào)分別計(jì)算A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)與心理聲學(xué)客觀參量(響度、尖銳度、語(yǔ)音清晰度、抖動(dòng)度和粗糙度)以提取減振器異響特征信息,并將其與主觀評(píng)價(jià)進(jìn)行了相關(guān)分析。另一方面,再引入小波包分解與樣本熵的概念,對(duì)減振器異響特征信息進(jìn)行了有效地提取,同時(shí)提出基于Adaboost的極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)算法,建立了減振器異響聲品質(zhì)預(yù)測(cè)改進(jìn)模型,并將其與支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)、廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Generalized Regression Neural Network,GRNN)進(jìn)行對(duì)比。研究結(jié)果表明:傳統(tǒng)的A計(jì)權(quán)聲壓與心理聲學(xué)指標(biāo)不能有效地用于減振器異響聲品質(zhì)預(yù)測(cè)而結(jié)合小波包樣本熵提取的異響特征與ELM-Adaboost算法能有效地對(duì)減振器異響聲品質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè),并且效果優(yōu)于SVM與GRNN。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 減振器異響 聲品質(zhì) 小波包 樣本熵 Adaboost 極限學(xué)習(xí)機(jī)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51475387) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金——科技創(chuàng)新項(xiàng)目(SWJTU12CX036)
【分類號(hào)】：U463.33
【正文快照】：

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 黃海波;李人憲;黃曉蓉;楊明亮;丁渭平;;基于樣本熵與ELM-Adaboost的懸架減振器異響聲品質(zhì)預(yù)測(cè)[J];振動(dòng)與沖擊;2016年13期

2 戎紅俊;彭宇明;李國(guó)華;楊明亮;吳昱東;吳念;;基于AMESim的汽車液壓減振器失效仿真[J];液壓與氣動(dòng);2016年05期

3 關(guān)鵬;;基于腦電特性的荒漠化地區(qū)公路最大直線長(zhǎng)度研究[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2016年13期

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 宋睿;丁渭平;楊明亮;李智;徐小程;;汽車懸架減振器結(jié)構(gòu)傳遞異響的試驗(yàn)研究[J];汽車技術(shù);2011年07期

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5 房瑞雪;趙曉華;榮建;毛科俊;;基于腦電信號(hào)的駕駛疲勞研究[J];公路交通科技;2009年S1期

6 和衛(wèi)星;陳曉平;邵s，

本文編號(hào)：888696