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1、数智创新变革未来菱帅NVH性能改善基于深度学习算法1.NVH性能指标体系构建1.数据采集与预处理技术1.基于深度学习的NVH噪声预测模型1.优化算法与模型参数选择1.特征提取与降维技术1.模型训练与验证评价1.NVH性能改善策略优化1.工程应用与性能验证Contents Page目录页 NVH性能指标体系构建菱菱帅帅NVHNVH性能改善基于深度学性能改善基于深度学习习算法算法NVH性能指标体系构建1.识别和选取关键性能指标(KPI)：确定反映车辆行驶品质的关键噪音、振动和声振粗糙度(NVH)特征，如声音强度、振动加速度和声压级。2.建立指标权重体系：根据不同指标对驾驶者舒适性和车辆整体性能的影
2、响程度，分配适当的权重，以综合评估NVH性能。3.制定指标量化标准：为每个KPI建立明确且可量化的量化标准，例如噪声强度限制值、振动加速度阈值和声压级目标值。噪音性能指标1.声压级(SPL)：衡量声音强度，单位为分贝(dB)，是反映车辆内外部噪声的常用指标。2.声压级谱(SPL谱)：显示不同频率范围内的声压级分布，有助于识别特定频率下的声音来源。3.音质：反映声音的感知特性，包括响度、音调和音色，可通过听觉评级或客观测量来评估。NVH性能指标体系构建NVH性能指标体系构建振动性能指标1.振动加速度：衡量车辆部件的振动强度，单位为米每二次方秒(m/s)，是评估底盘和车身振动的重要指标。2.振动位
3、移：反映部件或结构的振动幅度，单位为微米(m)，有助于识别振动的来源和传播路径。3.振动频率：表示振动的频率，单位为赫兹(Hz)，不同频率下的振动对驾驶者舒适性有不同的影响。声振粗糙度性能指标1.声振粗糙度指数(RVI)：综合考虑噪音和振动，通过复杂的算法计算得出，反映驾驶者的整体感知舒适度。2.座垫加速度(SA)：测量驾驶员座椅的振动加速度，是评估座椅舒适性和车辆整体NVH性能的指标。3.频响函数(FRF)：反映结构振动对激励频率的响应特性，有助于识别共振频率和振动敏感区域。数据采集与预处理技术菱菱帅帅NVHNVH性能改善基于深度学性能改善基于深度学习习算法算法数据采集与预处理技术数据采集技
4、术1.多源传感器采集：安装麦克风、加速度计和应变片等传感器，以全面获取NVH信号。2.多模态采集：同步采集车速、发动机转速、道路状况等数据，为NVH分析提供关联信息。3.高精度采集：采用高采样率和分辨率的传感器，保证数据的准确性和可靠性。数据预处理技术1.信号去噪：应用滤波器和傅里叶变换等方法，去除背景噪声和干扰信号。2.时频分析：利用短时傅里叶变换或小波变换，将NVH信号分解到时频域，便于特征提取。基于深度学习的NVH噪声预测模型菱菱帅帅NVHNVH性能改善基于深度学性能改善基于深度学习习算法算法基于深度学习的NVH噪声预测模型特征提取与选择1.提出一种基于时频分析的特征提取方法，将NVH信
5、号分解为多个窄带成分，提取其能量和峰值频率特征。2.利用卷积神经网络（CNN）提取信号的局部时频特征，提升特征表征能力。3.采用相关性分析和互信息等方法进行特征选择，剔除冗余和不相关特征，提高模型泛化能力。噪声预测模型1.构建一个包含多层级全连接网络和卷积层的神经网络模型，预测不同频段的NVH噪声水平。2.引入注意力机制，关注重要特征并抑制无关噪声，提升预测精度。3.利用生成对抗网络（GAN）和自监督学习技术，在缺乏标记数据的情况下训练模型，增强其鲁棒性和泛化性。优化算法与模型参数选择菱菱帅帅NVHNVH性能改善基于深度学性能改善基于深度学习习算法算法优化算法与模型参数选择优化算法1.梯度下降
6、法：一种迭代算法，基于误差函数的梯度值逐步优化模型参数。可采用不同变体，如随机梯度下降、小批量梯度下降等，提高收敛速度和抗噪声性。2.进化算法：受生物进化原理启发，通过不断变异、选择和交叉，产生更好的模型参数。具有较强的鲁棒性和全局搜索能力，适用于复杂优化问题。3.贝叶斯优化：一种基于贝叶斯推断的优化算法，通过概率分布模型指导参数搜索。可有效处理噪声和约束条件，具有较强的泛化能力。模型参数选择1.正则化：通过添加惩罚项控制模型复杂度，防止过拟合。正则化方法包括L1正则化（LASSO）、L2正则化（岭回归）和弹性网正则化。2.超参数优化：模型参数中不能通过训练数据学习的参数，如学习率、网络结构等
7、。超参数优化方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。模型训练与验证评价菱菱帅帅NVHNVH性能改善基于深度学性能改善基于深度学习习算法算法模型训练与验证评价模型训练1.采用优化器：介绍用于最小化损失函数的优化器，如Adam、RMSProp，以及它们在NVH模型训练中的应用。2.确定训练参数：讨论设置训练超参数（如批量大小、学习率）时需要考虑的因素，并解释其对模型性能的影响。3.训练数据预处理：描述数据预处理技术，如数据归一化、特征缩放和数据增强，及其在提高模型训练稳定性和准确性方面的作用。模型验证1.验证集划分：阐述验证集在模型训练中的重要性，以及如何划分训练集和验证集以确保模型的可靠性。2
8、.评估指标：介绍用于评估模型性能的各种指标，如均方根误差（RMSE）、相关系数（R），并讨论它们在NVH性能改善中的意义。NVH性能改善策略优化菱菱帅帅NVHNVH性能改善基于深度学性能改善基于深度学习习算法算法NVH性能改善策略优化主题名称：数据采集与处理1.通过传感器阵列安装策略优化，确保NVH数据采集的准确性。2.采用数据清洗和增强技术，去除异常值并提升数据信噪比。3.通过运用特征工程方法，提取故障模式相关的特征，提高算法泛化性。主题名称：模型架构设计1.探索各种深度学习网络（如CNN、RNN、Transformer），选择最适合NVH故障分类和预测的模型。2.优化模型超参数，包括层数、
9、神经元数量和激活函数，以提升模型性能。3.整合迁移学习策略，利用预训练模型，加快收敛速度，提升泛化能力。NVH性能改善策略优化主题名称：训练策略优化1.采用合理的损失函数，例如交叉熵或平均绝对误差，以度量模型预测与真实故障模式之间的差异。2.选择合适的优化算法，例如Adam或RMSprop，以高效地更新模型参数。3.设置合适的训练超参数，如学习率、批次大小和正则化项，以防止过拟合和欠拟合。主题名称：特征重要性分析1.利用Shapley值、扰动或互信息等方法，量化不同特征对NVH故障预测的影响。2.通过可视化特征重要性结果，工程师可以深入了解影响NVH性能的关键因素。3.根据特征重要性，优化数据
10、采集策略，重点关注故障相关特征。NVH性能改善策略优化主题名称：模型部署和集成1.将训练好的模型部署到嵌入式系统或云平台，实现NVH实时监测。2.与现有的诊断系统集成，为维护人员提供全面的NVH故障分析报告。3.通过持续的数据收集和模型更新，确保部署模型的长期准确性和鲁棒性。主题名称：未来的研究方向1.探索多模态学习，融合音频、图像和振动数据，以提高NVH故障诊断准确性。2.研究先进的生成模型，例如GAN和VAE，以模拟NVH故障，增强训练数据集。工程应用与性能验证菱菱帅帅NVHNVH性能改善基于深度学性能改善基于深度学习习算法算法工程应用与性能验证工程应用与性能验证主题名称：模型训练与优化*
11、利用深度学习算法建立预测模型，输入NVH测试数据，输出NVH性能预测值。*优化模型结构和参数，提升模型准确性，降低误差。*通过交叉验证和超参数搜索，选择最优模型。主题名称：车辆测试与数据采集*在不同路况和工况下对三菱菱帅进行NVH测试，采集振动和噪声数据。*使用传感器和数据采集系统，获取全面准确的NVH数据。*根据测试结果，确定NVH性能影响因子。主题名称：仿真模拟与对比分析工程应用与性能验证*建立三菱菱帅的CAESAR有限元模型，进行NVH仿真模拟。*比较仿真结果和车辆测试数据，验证模型准确性。*对比应用深度学习算法优化措施前后车辆的NVH性能，评估改善效果。主题名称：优化措施验证*根据深度学习算法预测结果，确定影响NVH性能的部件和参数。*针对性地提出NVH优化措施，降低振动和噪声。*通过车辆测试验证优化措施的有效性，对比改善前后NVH性能。主题名称：评价指标体系工程应用与性能验证*建立NVH性能评价指标体系，涵盖振动和噪声的多种参数。*对车辆进行全面的NVH性能测试，获取评价数据。*根据评价指标对车辆的NVH性能进行定量评估。主题名称：舒适性改进验证*通过主观评价和客观测量，评估NVH优化措施对驾驶员和乘客舒适性的影响。*记录车辆在不同路况下的振动和噪声水平，对比改善前后舒适性。感谢聆听数智创新变革未来Thankyou
