Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Noise-vibration-harshness (NVH) is now playing an important role in electric vehicle development process. Experience shows that the NVH criteria must be considered at the very early stages of the concept design phase. Finite Elements (FE) models are widely used to simulate the vehicle design. To achieve a correct accuracy of a FE model, the results of an experimental modal analysis (EMA) are commonly applied to a FE model via correlation and updating processes. Thus, different kinds of optimization might be used throughout the concept design duration. This paper describes, first, the use of a parametric optimization to tune a FE model in high frequencies relying on the results of the EMA test. Then the frequency response analysis is conducted to detect the critical frequencies for the NVH performance. Based on the results of this analysis, a topographic optimization is performed. The aim of this optimization is to improve the NVH behavior by mitigating the resonance peaks in specified frequency range and to produce a shape which can be stamped with required constraints. Both parametric and topography optimizations are carried out with a help of a dedicated FE software. The study shows two main aspects of optimization: the speed-up of the updating time of a FE model and the reducing of an e-motor noise and vibration by implementing new optimized shapes.</div></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».