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Enregistrement W2936226036 · doi:10.4271/2019-01-1542

Robust NVH Engineering Using Experimental Methods - Source Characterization Techniques for Component Transfer Path Analysis and Virtual Acoustic Prototyping

2019· article· en· W2936226036 sur OpenAlexaff
K. Wienen, Michael Sturm, Andy Moorhouse, J.W.R. Meggitt

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Advances and Current Practices in Mobility · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Noise and Vibration Control
Établissements canadiensFord Motor Company (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise, vibration, and harshnessVirtual prototypingVibrationAutomotive industryComponent (thermodynamics)Computer scienceModalEngineeringAutomotive engineeringSimulationAcousticsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A major challenge in automotive NVH engineering is to approach complex structure-borne sound and vibration problems with sufficient accuracy but reasonable experimental effort. Typical issues encountered are poor correlation between objective component performance criteria tested for during bench validation and corresponding subjective targets evaluated during system validation in the actual vehicle. Additional challenges arise from the need to impose assumptions on sophisticated physical vibration problems to reduce the complexity to a level feasible for conventional experimental test methods. This paper addresses all mentioned issues by elaborating on a system NVH engineering approach employing Virtual Acoustic Prototyping (VAP) (related to what is now often called component Transfer Path Analysis) to synthesize time domain sound and vibration responses of vibrating machinery operated in a virtual vehicle environment. One crucial step of VAP is to characterize the strength of vibrating machinery by independent quantities at the significant coupling degrees of freedom (DoF). This study puts special focus on the measurement of free velocity, suitable for machinery operated when resiliently mounted as per ISO 9611, and the in-situ measurement of blocked forces, applicable for sources connected to any type of receiving structure during operation, as per ISO/DIS 20270. In order to reduce complexity of the underlying measurements this paper investigates the possibility of using collocated sensor arrays and methods to validate assumptions imposed to abstract away from rotational coupling DoF. An electric power steering (EPS) system inducing vibrations into a sub-frame-type structure is considered as a representative automotive source-receiver installation to investigate the feasibility of free velocity and in-situ blocked force approach with respect to independent source characterization for component Transfer Path Analysis (TPA) and VAP. The obtained Virtual Acoustic Prototype is expanded using an algorithm to synthesize realistic time domain data, enabling NVH engineers to conduct reliable objective and subjective design evaluations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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