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某重型商用车变速箱壳体轻量化研究被引量：4: 2020年; 为了实现某重型商用车变速箱的轻量化,开展了将灰铸铁壳体换成铝合金壳体的研究。首先,通过模态试验对有限元模型进行了验证,采用多体动力学方法得到壳体5个轴承的动载荷,基于静力学分析求得壳体的应变能;然后,建立了板和壳的质量关于4个影响因素的数学模型,确定各影响因素对板和壳的质量的影响强弱顺序;最后,综合壳体的应变能、影响因素对壳体添加加强筋。结果表明,轻量化后壳体的强度、刚度均满足要求。; 胡溧唐森泉杨啟梁王博; 关键词：变速箱模态多体动力学轻量化

一种易装卸的自行车发电装置的设计被引量：4: 2016年; 自行车发电装置因其实用、环保的特点而受到越来越多人的关注,但市场上已有的自行车发电装置都必须长期固定在车架上,安装和拆卸极为不便。文章分析了现有自行车发电装置普遍存在的不足,并以装卸简便、使用安全可靠为设计目标,提出了一种易装卸的自行车发电装置的设计,并对发电和储能系统进行了优化设计。; 王博麻友良舒国全姜莉; 关键词：自行车发电装置优化设计

新四化需求下车辆工程专业数值计算课程的教学探讨: 2022年; 数值计算课程可以有效培养学生解决问题以及逻辑思维能力。这门课程所涉及的数值计算方法,用于实际中以及后续许多专业课程中的工程数学问题的求解,是很多研究领域的重要预备知识。结合本专业特色和本专业特点,为提高学生学习兴趣,增强学生学习效果,数值计算课程的计算机融合式教学及实训对于提升学生新四化能力的需求起着关键的作用。; 王博王华伟吴耀中胡溧; 关键词：车辆工程专业 MATLAB应用

一种永磁同步电机声品质主观评价方法研究被引量：2: 2022年; 对永磁同步电机的稳态信号声品质进行了分析,并以声压级、响度、尖锐度、语音清晰度、波动度、粗糙度和音调度作为评价指标,建立了永磁同步电机声品质评价体系。采用分组成对比较法进行了主观评价,通过Bradley-Terry算法对评价结果进行了优化处理,分别搭建多元线性回归预测模型和MPGA-RBF预测模型,通过预留的检验样本对模型进行检验。结果表明,MPGA-RBF模型能对永磁同步电机声品质评价结果实现准确的预测。; 王博王海文江祖毅胡溧龚海清; 关键词：永磁同步电机主观评价多元线性回归 RBF神经网络多种群遗传算法

典型激励下电磁-碰撞复合阻尼系统减震特性研究: 2022年; 对一种新型电磁-碰撞复合阻尼系统展开研究。提出碰撞力模型描述碰撞过程,采用等效黏性阻尼表示电磁阻尼,建立电磁-碰撞复合阻尼系统动力学模型,通过试验验证了该理论模型的正确性。对电磁-碰撞复合阻尼系统的动力学特性进行分析,并研究了不同激励条件下该系统的减震效果。; 胡溧李想杨啟梁王博王华伟; 关键词：电磁阻尼动力学模型振幅

某型变速箱箱体共振时的声品质评价被引量：2: 2019年; 为对变速箱箱体共振时的噪声声品质进行评价,通过参考语义细分法的主观评价和计算声品质客观参量建立变速箱模态共振工况下的声品质评价模型。结合多种主观评价试验方法优缺点,采用改进的参考语义细分法。选取主要的声品质客观参量进行计算,试验数据表明,在371 Hz、460 Hz和492 Hz等低阶共振频率激励下,变速箱箱体产生噪声的响度较高,尖锐度、波动度和粗糙度较相对较低,但烦躁度值相对较高。在652 Hz和813 Hz共振频率激励下,噪声引起的烦躁度值较低。; 胡溧杨航杨啟梁王博; 关键词：变速箱模态声品质主观评价

基于单视图稀疏点的汽车三维模型重建: 2023年; 基于深度学习的图像识别模型训练需要大量数据,而不同角度的汽车视图数据难以在短时间内收集,为此提出一种利用单视图稀疏点的汽车三维模型重建方法,依靠少量数据也能得到精确的结果。创建了包含3000多张不同汽车品牌的多视角二维汽车图形数据集,并在TensorFlow框架下搭建了基于MobileNet V2网络和迁移学习的汽车视图角度识别系统,其结果能够进一步用于快速的模型匹配及重建;根据创建的汽车三维线框模型库以及二维关键点和三维模型的映射关系,利用带约束的最小二乘法求出模型库中不同模型对于重建的贡献量系数,直接由二维图片上稀疏的25个关键点生成三维模型。误差分析结果显示,重建的三维车身模型具有较高精度。; 王博江祖毅; 关键词：三维模型重建汽车造型图像识别单视图

基于RBF神经网络和MIGA的液压锥阀降噪研究被引量：3: 2022年; 液压锥阀在气液两相流状态下工作时会产生剧烈的噪声,严重影响锥阀的工作性能及其工作环境,针对这一问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络和多岛遗传算法(MIGA)的方法,对液压锥阀的结构参数进行了优化。首先,采用有限元软件分析了影响锥阀流场及声场的结构参数;然后,以阀芯半锥角角度、喉部长度和阀芯入口角度这3个参数为优化变量,以加权平均噪声最小和加权最大噪声最小为优化目标,通过最优拉丁超立方设计方法确定了样本数据;最后,采用了RBF神经网络方法,建立了锥阀结构参数与噪声关系的近似模型,利用多岛遗传算法对近似模型进行了优化;根据得到的最优参数建立了锥阀优化模型,并进行了声学特性分析。研究结果表明:与原模型相比,优化模型的平均噪声降低23.846 dB,最大噪声降低5.092 dB;该结果验证了基于RBF神经网络和MIGA优化方法的有效性,可为液压锥阀的进一步降噪研究提供理论支持。; 王华伟周鑫王博胡溧; 关键词：径向基函数神经网络声学特性分析

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王博