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为实现车辆起步加速过程驾驶性客观评价和优化的需求,通过对实际客户驾驶行为大数据样本的分析,构造了基于客户体验的起步加速客观测试评价工况.将起步加速工况进行了驾驶性特征提取和细分.并从响应性、平顺性、收敛性和风格等方面对客观评价指标进行了设计.通过对竞品驾驶性的测试和指标分析,获得了驾驶性评价指标以及驾驶性正向设计需求.... 相似文献
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电动汽车滑行制动能量回收过程的驾驶性是车辆纵向动力学瞬态品质的定性描述,为定量评价能量回收制动的驾驶性,对滑行制动过程中的减速特性进行分析,提取了最大减速度、减速滑行距离、最大减速度变化率、减速度变化率稳态占比4个客观指标,并通过相关性分析验证主观评价与客观参数的一致性。基于客观评价指标,利用非线性回归方法建立了主观评价预测模型。通过7台新能源车型共计18种能量回收模式下的综合评价,验证了评价体系的有效性和实用性。结果表明,基于主客观综合分析建立的评价体系能把主观感受和客观数据有机结合,实现驾驶性的量化评价。 相似文献
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《公路交通科技》2021,(5)
为综合乘用车振动舒适性主观评价和客观评价的优点,使评价结果更可靠,对主观评价和客观评价试验结果进行分析,建立了根据客观试验数据预测主观评价的得分模型。选取7辆乘用车进行振动舒适性主观与客观评价试验,在实车试验的基础上测量客观参数值,并对车辆舒适性进行主观评分,建立了舒适性主观评价预测模型。客观评价试验包括脉冲输入和随机输入行驶试验,测量位置为驾驶员座椅支撑面、靠背和脚底地板处,测量参数为这3个位置的脉冲输入最大加速度响应和随机输入三轴向线振动。在客观评价试验的基础上,增加急加速试验工况作为主观评价试验,对车身俯仰、侧倾晃动等指标进行了主观评分。根据各主观指标得分,运用熵值法确定各评价指标权重,计算了试验车主观评价总分。运用灰色关联度分析找到影响主观评价的10个主要客观测量参数,分别基于支持向量机和BP神经网络建立了主观得分预测模型,并引入相对误差和均方根误差比较分析了2模型的预测精度。结果表明:基于支持向量机建立的主观评分预测模型具有更高的精确度和稳定性,更适合解决乘用车振动舒适性主观评价预测的小样本问题,可为乘用车振动舒适性的快速评价提供模型参考。 相似文献
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TCU换挡策略对汽车驾驶性影响多通过主观评价来测试验证和标定,针对软件在环、硬件在环等仿真方法不能实现对TCU换挡策略的主观评价问题,提出了一种驾驶模拟器驱动的TCU换挡策略驾驶性评价方法。本文中首先搭建了驾驶模拟器驱动AutoBox嵌入的人-车-环境闭环TCU换挡策略评价平台,建立能识别驾驶意图和道路环境的TCU换挡策略模型,总结出了TCU换挡策略相关的驾驶性主客观评价表。然后利用搭建的平台对建立的TCU换挡策略进行了驾驶性主客观评价,获得了主观评分结果和客观评价指标。通过分析评价,验证了驾驶模拟器驱动的TCU换挡策略评价平台的可行性和研究方法的可行性,研究的平台和方法可用于TCU换挡策略驾驶性快速主客观评价,有效减少实车测试评价工作量,降低开发成本,缩短开发周期。 相似文献
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《汽车工程》2021,43(8)
针对自动驾驶车辆轨迹规划控制算法无法满足乘员个性化舒适性问题,结合自然驾驶数据和乘员乘坐舒适性需求,建立乘员个性化舒适性辨识方法。首先确定主观舒适性评价方式,基于标准ISO2631搭建频域和时域加权滤波函数,提取自动驾驶汽车乘员舒适性主客观特征参数,辨识乘员个性化舒适性与自动驾驶车辆行驶规划参数关系;随后搭建自然驾驶数采平台,采集影响舒适性的行驶参数和主客观参数;利用因子分析对行驶参数降维,得到三向运动(横向冲击、纵向加速、垂向振动)、行驶风险和效率影响因子;最后运用加权分析方法辨识模型,并通过卡尔曼滤波算法快速准确识别乘员个性化需求,得到舒适度加权方均根阈值。辨识结果表明:乘员主客观舒适度相关性达85.8%;三向运动因子对乘员舒适性影响大于行驶风险和效率因子;乘员个性化舒适性辨识率高达93.9%。本研究可为搭建考虑乘员舒适性的个性化轨迹规划控制算法提供理论支持。 相似文献
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针对声品质主观评价试验成本高的问题,提出一种基于车窗上升过程稳态噪声和瞬态噪声的声品质预测模型。采集24款轿车左前门车窗上升过程的噪声信号,在时域上划分为具有瞬态噪声特征的启动阶段、停止阶段和具有稳态噪声特征的平稳运行阶段,分别计算出3个阶段的客观评价参数。通过主观评价试验得到每款样本车的主观评价结果。运用BP神经网络建立了车窗上升过程的声品质预测模型,预测结果表明,此方法提取的客观评价参数能反映左前门车窗上升过程的声品质特征,BP神经网络建立的声品质预测模型具有较高准确度和泛化能力,能在一定程度上代替评测员对车窗上升过程声品质进行评价。 相似文献
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以23辆乘用车的3挡全油门加速工况的车内噪声为研究对象,对车内声品质采用等级评分法进行主观评价试验,分析计算各噪声样本的心理声学参数和非心理声学的客观参数,并应用多元线性回归理论建立声品质预测模型。研究表明,响度、线性度和粗糙度是影响听众对全油门加速噪声主观感受的最重要的因素,模型预测结果与主观评价试验结果相关系数R~2为0.853,预测值与主观评价实测值吻合度较高,所建立的声品质评价模型在统计学上是有意义的。 相似文献
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文章选取了7辆车进行噪声舒适性主客观评价试验,客观评价指标为驾驶员耳边噪声值,主观评价指标为滚动噪声、边棱敏感性等5个,评车师根据试验情况对试验车各指标进行打分并给出总分值。比较了不同试验车速车辆前后排的噪声值,并对主、客观数值进行多元回归分析。 相似文献