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Enregistrement W1973778959 · doi:10.1115/imece2003-41641

A New Approach on Mounting Systems Optimization

2003· article· en· W1973778959 sur OpenAlexaff
Reza Madjlesi, Amir Khajepour, Brad Schubert, Fathy Ismail

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Noise and Vibration Control
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise, vibration, and harshnessNoise (video)HarshnessComputer scienceVibrationPath (computing)Point (geometry)Control engineeringAutomotive engineeringEngineeringSimulationAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vehicles are assemblies of subsystems or modules, which are developed in parallel at multiple locations and often for more than one vehicle. CAE software provides the integration of modules in a complete vehicle in parallel; however the whole system requires final adjustments and tunings. These adjustments, especially in suspensions and mounting systems are very time consuming and are generally based upon trial and error techniques. To reduce the number of trials, usually noise path analysis (NPA) is used. In this technique, the noise and vibration paths for each mount to the objective point are measured. Using the measured data, the dominant path is detected. A highly experienced NVH engineer now can use the information to tune the mount to satisfy the target response. This technique is appropriate if the subsystems are weakly coupled. This situation is not usually the case in engine mounting systems where any modification in one of the mounts may change the dominant path. An important step to reduce refinement time is to develop a method to obtain the overall model of the whole vehicle. In this paper, we introduce a new approach in vehicle’s NVH development. In this approach, the model of the vehicle for mounting system optimization is obtained based on the FRF synthesis. A hybrid analytical/experimental model of the vehicle is developed to predict the NVH response of the vehicle for any given mounting system. This model along with an optimization technique is used to arrive at the optimum mounting system for any objective function. The optimization method is linked with the noise path analysis (NPA), which is used to specify the dominant directions that the noise/vibration is transferred to the response point. These directions are used in the optimization procedure to find the optimum mounting system with minimum calculation time. Experimental results on a full size car are presented to evaluate new approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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