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提高SEA模型PBNR計(jì)算精度的方法及策略

ESI集團(tuán) ? 來(lái)源:是德科技CAE ? 2025-06-30 09:30 ? 次閱讀
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引言

在汽車 NVH 工程領(lǐng)域, PBNR(Power Based Noise Reduction)分析是整車高頻噪聲舒適性開(kāi)發(fā)中常用的方法,相比于傳統(tǒng)的隔聲量NR分析方法,PBNR分析中考慮了被動(dòng)降噪方案即聲學(xué)包對(duì)整車噪聲傳遞的影響,同時(shí)克服了NR方法中由于聲源特性、聲源處麥克風(fēng)安裝位置等因素給測(cè)試帶來(lái)的不利影響,PBNR已廣泛用應(yīng)用于整車SEA模型對(duì)標(biāo)及聲學(xué)包目標(biāo)的設(shè)定及分解工作中,故而在數(shù)字開(kāi)發(fā)階段,提高整車SEA 模型的PBNR計(jì)算精度尤為重要。

文章將闡述PBNR的測(cè)試及仿真計(jì)算原理,并從整車SEA建模的角度詳細(xì)介紹通過(guò)諸如提高過(guò)孔件隔聲量計(jì)算精度、子系統(tǒng)剛度修正等多種方法提高整車SEA模型 PBNR分析精度的方法和策略。

01PBNR仿真及測(cè)試方法

PBNR定義為點(diǎn)聲源在自由場(chǎng)的聲功率與響應(yīng)點(diǎn)聲壓自功率譜的比,表示基于聲源聲功率能量的衰減值,是描述空氣噪聲傳遞特性的參數(shù),一般無(wú)法通過(guò)試驗(yàn)直接測(cè)試得到,其表達(dá)式為:

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其中,

c4f4b452-5179-11f0-b715-92fbcf53809c.png

是自由場(chǎng)中點(diǎn)聲源的聲功率

PBNR的dB值定義為實(shí)際測(cè)試值與參考值的比,實(shí)際包含了功率比與幅值之比,主要用于衡量聲音的強(qiáng)度。根據(jù)聲功率級(jí)和聲壓級(jí)的定義,將PBNR的聲壓信號(hào)轉(zhuǎn)化為聲壓級(jí)信號(hào),PBNR的表達(dá)式可寫(xiě)作:

c518c996-5179-11f0-b715-92fbcf53809c.png

利用VA One進(jìn)行PBNR仿真時(shí),通常在噪聲源位置加載單位聲功率載荷激勵(lì),即1W的聲功率激勵(lì),將該點(diǎn)聲源的聲功率轉(zhuǎn)化為聲功率級(jí)時(shí),該值為120dB。以左前輪包空氣噪聲PBNR計(jì)算為例,在前輪包位置加載單位聲載荷功率并進(jìn)行計(jì)算獲得駕駛員頭部聲腔的聲壓級(jí)響應(yīng)后,用三分之一倍頻程中心頻率點(diǎn)的激勵(lì)及響應(yīng)做差即可得到PBNR仿真值,整車PBNR分析模型及計(jì)算結(jié)果如下圖1所示:

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圖1 整車PBNR仿真分析

試驗(yàn)測(cè)試時(shí),通常在聲源位置加載體積加速度激勵(lì),同時(shí)在車內(nèi)響應(yīng)點(diǎn)位置布置麥克風(fēng)(同一個(gè)點(diǎn)布置多個(gè)麥克風(fēng)求平均)進(jìn)行測(cè)試,但考慮到實(shí)際測(cè)試時(shí)的便利性及結(jié)合互易性原則,通常將麥克風(fēng)和體積聲源的位置互換,即體積聲源布置在車內(nèi),麥克風(fēng)布置在車外進(jìn)行測(cè)量。在自由場(chǎng)環(huán)境下,體積加速度聲源聲功率表達(dá)式為:

c54d5cb0-5179-11f0-b715-92fbcf53809c.png

其中,

c55ff1cc-5179-11f0-b715-92fbcf53809c.png

表示空氣密度

c5757286-5179-11f0-b715-92fbcf53809c.png

c58996da-5179-11f0-b715-92fbcf53809c.png

的共軛,

該點(diǎn)積表示體積加速度的自功率譜

c59cbb7a-5179-11f0-b715-92fbcf53809c.png

表示聲速

將體積加速度的功率表達(dá)式代入PBNR的計(jì)算公式中,可以得到以下表達(dá)式:

c5ae502e-5179-11f0-b715-92fbcf53809c.png

如果認(rèn)為空氣密度為1.2kg/m3,聲速為344m/s,點(diǎn)聲源體積加速度為1m3/s2,參考聲壓為2e-5Pa,則PBNR的表達(dá)式為:

c5bb09b8-5179-11f0-b715-92fbcf53809c.png

其中,

c5c62b2c-5179-11f0-b715-92fbcf53809c.png

表示在聲源單位體積加速度下響應(yīng)

位置的聲壓級(jí)。

關(guān)于PBNR的理論定義及測(cè)試方法可參考論文:

《Power-Based Noise Reduction Concept and Measurement Techniques》。

基于上述PBNR 原理,利用多通道測(cè)試設(shè)備對(duì)開(kāi)發(fā)車型或競(jìng)品車進(jìn)行測(cè)試,并對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后即可得到各聲源到響應(yīng)位置的PBNR分析曲線。

02提高SEA模型PBNR計(jì)算精度的方法及策略

整車高頻噪聲性能開(kāi)發(fā)中,PBNR仿真的準(zhǔn)確性是整車SPL仿真分析及聲學(xué)包正向開(kāi)發(fā)的前提,因而首先要保證整車PBNR分析滿足工程分析的要求。對(duì)于NVH仿真分析工程師,PBNR的分析涉及到對(duì)SEA理論的理解、PBNR試驗(yàn)測(cè)試方法以及VA One軟件對(duì)SEA 模型的建模及分析邏輯的理解等,本文將從以下多個(gè)角度闡述提高PBNR分析精度的方法。

2.1子系統(tǒng)劃分

基于SEA方法分析整車模型時(shí),子系統(tǒng)的劃分是影響SEA 模型準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素之一,SEA理論要求子系統(tǒng)在分析頻帶內(nèi)的模態(tài)數(shù)≥5才能保證SEA模型分析的精度,實(shí)際工程應(yīng)用時(shí)一般認(rèn)為≥3即可。

子系統(tǒng)在分析帶寬內(nèi)的模態(tài)數(shù)越少,說(shuō)明子系統(tǒng)在該頻帶內(nèi)表現(xiàn)出的依然是整體模態(tài)的特性或結(jié)構(gòu)內(nèi)的彎曲波依然是較長(zhǎng)波的形態(tài),而SEA主要適用于分析短波或結(jié)構(gòu)已經(jīng)呈現(xiàn)局部模態(tài)的情況,因而在SEA建模時(shí)要嚴(yán)格遵循該原則才能保證SEA模型的精度。

根據(jù)模態(tài)密度的定義及計(jì)算方法,子系統(tǒng)的模態(tài)密度與其表面積成正比,簡(jiǎn)而言之,在子系統(tǒng)材料及厚度屬性確定的情況下,結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)劃分的越“大”,在分析頻帶內(nèi)的模態(tài)數(shù)就越高,就越容易滿足SEA分析的要求,故而在SEA建模時(shí),建議結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)的劃分越“大”越好。如車門內(nèi)板鈑金結(jié)構(gòu),除過(guò)孔處一般將其劃分一個(gè)子系統(tǒng)即可,而不建議劃分為多個(gè)內(nèi)板子系統(tǒng),下圖2左圖是子系統(tǒng)錯(cuò)誤劃分示意,右側(cè)是建議的結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)劃分示意。

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圖2 結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)劃分

2.2聲學(xué)包

PBNR試驗(yàn)或仿真中考慮了系統(tǒng)聲學(xué)包對(duì)測(cè)試結(jié)果的影響,故而在基于SEA模型進(jìn)行PBNR分析中,聲學(xué)包模型的準(zhǔn)確性是影響其精度的重要因素。關(guān)于聲學(xué)包的建模,VA One提供了Treatment Lay -up/User Defined Treatment /MNCT等多種方式供用戶選擇,如下圖3所示。

在已獲得吸聲材料吸聲系數(shù)曲線的情況下,可利用 ESI Foam-X工具提取聲學(xué)材料的Biot參數(shù)。對(duì)于各類型的開(kāi)孔吸聲材料,F(xiàn)oam-X提供了逆推法和間接法表征其材料參數(shù),包括等效流體表征、多孔彈性材料表征等,可支持按STM1050或ISO 10534-2D等標(biāo)準(zhǔn)的阻抗管測(cè)試結(jié)果。在Foam-X中根據(jù)聲學(xué)材料類型選擇對(duì)應(yīng)的表征方法后即可獲得聲學(xué)Biot參數(shù),之后即可在VA One中建立準(zhǔn)確的聲學(xué)包。

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圖3 VA One聲學(xué)包建模方法

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圖4 Foam-X GUI

圖5 Foam-X及NOVA 工具

特別說(shuō)明

Biot參數(shù)的準(zhǔn)確性與樣件的完整性、切割方式、被測(cè)樣件數(shù)量等密切相關(guān)。對(duì)聲學(xué)材料進(jìn)行測(cè)試時(shí),要求樣件的直徑在1%的管徑范圍內(nèi),一般認(rèn)為當(dāng)被測(cè)樣件的直徑大于阻抗管徑的1%時(shí),樣件受到徑向壓縮,這種行為會(huì)改變材料的聲學(xué)特性,最終導(dǎo)致Foam-X表征出錯(cuò)誤的Biot參數(shù)。對(duì)于同一種材料,一般推薦制作4-6種不同厚度的樣件進(jìn)行測(cè)試并導(dǎo)入Foam-X中進(jìn)行表征。

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圖6 聲學(xué)材料樣件

對(duì)于整車噪聲分析,從發(fā)動(dòng)機(jī)艙到駕駛員頭部聲腔的PBNR仿真結(jié)果是設(shè)計(jì)防火墻聲學(xué)包的重要依據(jù),該聲學(xué)包也是隔絕動(dòng)力總成輻射噪聲向駕乘艙傳遞的重要降噪措施,下圖7為某車型發(fā)動(dòng)機(jī)艙到駕駛員頭部聲腔PBNR仿真結(jié)果,準(zhǔn)確模擬汽車防火墻聲學(xué)包是保證該P(yáng)BNR符合實(shí)際的前提。

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圖7 發(fā)動(dòng)機(jī)艙到駕駛員頭部聲腔的PBNR仿真值

通常防火墻聲學(xué)包為變厚度設(shè)計(jì)方案,如常見(jiàn)的EVA+Foam組合方案中,F(xiàn)oam材料通常為變厚度的形式,可利用VA One Trim Modeler模塊進(jìn)行變厚度聲學(xué)包的設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)流程如下圖8所示。

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圖8 Trim Modeler分析流程

Trim Modeler模塊可根據(jù)變厚度聲學(xué)包的master/slave face自動(dòng)計(jì)算厚度分布,同時(shí)為了更準(zhǔn)確地獲取厚度分布,建議防火墻SEA結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)自身的建模也要較為詳細(xì),不能簡(jiǎn)單的利用其邊界上的幾個(gè)節(jié)點(diǎn)生成對(duì)應(yīng)的SEA子系統(tǒng)。最終基于Trim Modeler建立的聲學(xué)包會(huì)以MNCT方式自動(dòng)賦予相應(yīng) 的SEA子系統(tǒng),計(jì)算完成后,VA One也可支持厚度分布云圖的查看。

2.3穿孔件隔聲性能修正

汽車各結(jié)構(gòu)件安裝孔以及工藝孔等是空氣噪聲泄露的關(guān)鍵路徑,孔洞密封不嚴(yán)會(huì)大大降低車內(nèi)噪聲舒適性。汽車防火墻上設(shè)計(jì)有大量的穿孔,如各類線束穿孔、制動(dòng)控制器安裝孔、轉(zhuǎn)向柱穿孔等,如下圖9所示,用于密封這些孔洞的穿孔件是防止動(dòng)力總成輻射噪聲進(jìn)入車內(nèi)的關(guān)鍵零部件。在 SEA PBNR仿真分析中,準(zhǔn)確模擬各類穿孔件(Grommet)的隔聲性能并更新在SEA模型中,有助于提高整車SEA模型的仿真精度。

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圖9 孔洞密封件

可基于VA One Hybrid FE-SEA Solver計(jì)算該類密封件的隔聲性能。Hybrid FE-SEA是目前NVH CAE分析中唯一適用于中頻段系統(tǒng)受結(jié)構(gòu)及空氣噪聲共同激勵(lì)時(shí)系統(tǒng)的聲振響應(yīng)分析方法。Hybrid FE-SEA基本理念是把系統(tǒng)分為“確定性系統(tǒng)”(Deterministic system)和“統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)”(Statistical system),其中“統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)”是“不確定性系統(tǒng)”;根據(jù)“不確定系統(tǒng)中”傳播的聲波是否已經(jīng)反射,將不確定系統(tǒng)的波場(chǎng)分為“直接場(chǎng)(Direct Field)”和“混響場(chǎng)(Reverberant Field)”,其中激勵(lì)產(chǎn)生的波即入射波被稱為“直接場(chǎng)”,即確定性的部分;而入射波和經(jīng)過(guò)一次及以上反射的波的迭加形成的波場(chǎng)被稱為“混響場(chǎng)”,即不確定性的部分。利用有限元法求出直接場(chǎng)響應(yīng),即確定性的部分,利用SEA統(tǒng)計(jì)能量法求出混響場(chǎng)對(duì)直接場(chǎng)產(chǎn)生的附加力,即不確定性的部分,求解矩陣即可得到隨機(jī)子系統(tǒng)的能量,進(jìn)而可以換算為需要的響應(yīng)量。

故而在FE-SEA建模時(shí),由整體模態(tài)控制的結(jié)構(gòu)采用有限元方法建模,對(duì)局部模態(tài)控制的結(jié)構(gòu)采用SEA建模,最后將FE和SEA子系統(tǒng)進(jìn)行耦合,F(xiàn)E與SEA子系統(tǒng)在耦合處的相互作用采用“直混場(chǎng)互惠定理”描述,從而求解系統(tǒng)的中頻噪聲問(wèn)題。

過(guò)孔密封件隔聲量即可采用上述FE-SEA進(jìn)行計(jì)算,密封件結(jié)構(gòu)及內(nèi)部聲腔均采用有限元建模,兩側(cè)聲腔用半無(wú)限流場(chǎng)SIF模擬,加載單位聲載荷激勵(lì)模擬聲源并提交計(jì)算即可得到密封件的隔聲曲線,建模流程及分析結(jié)果如下圖10-12所示,最后在整車SEA模型中導(dǎo)入過(guò)孔件高頻段隔聲曲線并代替軟件自動(dòng)計(jì)算的過(guò)孔件與內(nèi)部聲腔的耦合損耗因子(Coupling Loss factor)即可。

對(duì)于汽車其他密封件如車門/車窗密封條等亦可采用Hybrid FE-SEA方法進(jìn)行計(jì)算,詳細(xì)內(nèi)容可參考ESI 發(fā)表的論文:

《Prediction of sound transmission through door seals using the hybrid FE-SEA method》。

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圖10 Hybrid FE-SEA 分析模型

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圖11 密封件結(jié)構(gòu)及聲模態(tài)

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圖12 隔聲性能計(jì)算結(jié)果

2.4SEA參數(shù)修正

如前所述,由于SEA理論及VA One建模中基本采用平板/曲面板等結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)類型對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行建模,相比于整車實(shí)際結(jié)構(gòu),被簡(jiǎn)化的結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)的剛度及輻射效率均有所誤差,而這些參數(shù)最終影響SEA模型中子系統(tǒng)的模態(tài)密度和耦合損耗因子。故而針對(duì)該誤差,在利用VA One進(jìn)行SEA建模時(shí)可對(duì)關(guān)鍵零部件如地板/防火墻等結(jié)構(gòu)的剛度等參數(shù)進(jìn)行修正,從而提高SEA模型的精度。故而針對(duì)該誤差,在利用VA One進(jìn)行SEA建模時(shí)可對(duì)關(guān)鍵零部件如地板/防火墻等結(jié)構(gòu)的剛度等參數(shù)進(jìn)行修正,從而提高SEA模型的精度。

為加以說(shuō)明,此處引用ESI 論文:《Improvement of an SEA Model of Cab Interior Sound Levels Through Use of a Hybrid FE/SEA Method》

在文章中,ESI NA VA One工程師Ignatius Vaz通過(guò)在SEA子系統(tǒng)建模時(shí)引入密度系數(shù)(density Multiplier)、剛度系數(shù)(Stiffness Multiplier)以及輻射系數(shù)(Radiation Multiplier)等參數(shù)修正由于上述簡(jiǎn)化給子系統(tǒng)質(zhì)量、輻射效率等帶來(lái)的影響,從而保證SEA分析模型更符合實(shí)際情況,結(jié)果表明修正后的分析模型能進(jìn)一步提高仿真精度,更多信息用戶可參考該論文。

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圖13 SEA 參數(shù)修正

結(jié)尾

通過(guò)上述方法可以進(jìn)一步提高基于VA One的整車PBNR分析模型的精度,在實(shí)際項(xiàng)目中,NVH仿真工程師還需進(jìn)一步了解PBNR的實(shí)驗(yàn)測(cè)試內(nèi)容,結(jié)合測(cè)試及SEA建模要求可保證整車PBNR模型分析的準(zhǔn)確性。

作者簡(jiǎn)介

馬濤

畢業(yè)于重慶大學(xué)

車輛工程專業(yè)

碩士研究生,研究方向?yàn)槠嘚VH性能。曾就職于東風(fēng)等汽車主機(jī)廠,熟悉整車NVH性能開(kāi)發(fā)流程,擅長(zhǎng)聲學(xué)包及風(fēng)噪性能分析等。2022年加入ESI Group ,擔(dān)任VA One中國(guó)區(qū)技術(shù)專家,負(fù)責(zé)推進(jìn)VA One在中國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用及部署、對(duì)用戶進(jìn)行高級(jí)培訓(xùn)等工作,致力于推動(dòng)虛擬樣機(jī)解決方案在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用。

ESI集團(tuán)現(xiàn)已正式加入是德科技(KeysightTechnologies),組建成為CAE(計(jì)算機(jī)輔助工程)解決方案事業(yè)部。作為一家標(biāo)普500企業(yè),是德科技致力于提供業(yè)界領(lǐng)先的設(shè)計(jì)、仿真與測(cè)試解決方案,幫助工程師在整個(gè)產(chǎn)品生命周期中更快速、更低風(fēng)險(xiǎn)地完成產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)與部署。是德科技CAE解決方案事業(yè)部旨在推動(dòng)“虛擬優(yōu)先”的研發(fā)理念,賦能工程師在構(gòu)建實(shí)體原型之前,率先完成產(chǎn)品的數(shù)字化設(shè)計(jì)、測(cè)試與驗(yàn)證,從而顯著提升研發(fā)效率與質(zhì)量。

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原文標(biāo)題:基于VA One提高整車PBNR分析精度的策略

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    求大神分享一種基于Verilog計(jì)算精度可調(diào)的整數(shù)除法器的設(shè)計(jì)

    求大神分享一種基于Verilog計(jì)算精度可調(diào)的整數(shù)除法器的設(shè)計(jì)
    發(fā)表于 04-29 06:30

    Labview任意精度函數(shù)庫(kù)(高精度函數(shù)庫(kù))

    本帖最后由 第二道彩虹 于 2022-1-15 21:34 編輯 Labview自帶函數(shù)計(jì)算精度大多為二進(jìn)制32位,對(duì)于一些高精度計(jì)算精度不夠。在網(wǎng)上沒(méi)有找到Labview更高的精度
    發(fā)表于 12-27 16:35

    真實(shí)頭模型中的源電位計(jì)算方法與效果*

    建立了真實(shí)頭模型中腦電正問(wèn)題的邊界元計(jì)算方法,應(yīng)用消漲技術(shù)與隔離技術(shù)降低計(jì)算誤差,保證了腦電正問(wèn)題的計(jì)算精度。在此基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了真實(shí)頭模型
    發(fā)表于 05-12 21:36 ?14次下載

    Linux時(shí)鐘精度提高方法

    本文對(duì)KURT_Linux、RT-Linux提高時(shí)鐘精度方法進(jìn)行分析,采用一種動(dòng)態(tài)的多模式時(shí)鐘機(jī)制來(lái)提高Linux的時(shí)鐘精度,并通過(guò)分析測(cè)
    發(fā)表于 05-20 09:39 ?7066次閱讀
    Linux時(shí)鐘<b class='flag-5'>精度</b>的<b class='flag-5'>提高</b><b class='flag-5'>方法</b>

    提高軟件可靠性模型精度的新方法

    本內(nèi)容介紹了提高軟件可靠性模型精度的新方法,希望對(duì)大家學(xué)習(xí)上有所幫助
    發(fā)表于 05-26 15:50 ?0次下載
    <b class='flag-5'>提高</b>軟件可靠性<b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>精度</b>的新<b class='flag-5'>方法</b>

    基于攻防信號(hào)博弈模型的防御策略選取方法

    當(dāng)前基于博弈理論的防御策略選取方法大多采用完全信息或靜態(tài)博弈模型,為更加符合網(wǎng)絡(luò)攻防實(shí)際,從動(dòng)態(tài)對(duì)抗和有限信息的視角對(duì)攻防行為進(jìn)行研究。構(gòu)建攻防信號(hào)博弈模型,對(duì)
    發(fā)表于 02-11 10:44 ?0次下載

    使用信號(hào)配時(shí)的公交優(yōu)先策略進(jìn)行觸發(fā)概率模型介紹

    針對(duì)現(xiàn)有信號(hào)機(jī)控制邏輯無(wú)法響應(yīng)公交車輛累積數(shù)、控制參數(shù)敏感性較低等問(wèn)題,構(gòu)建公交優(yōu)先策略觸發(fā)概率模型用以檢測(cè)并分析提高觸發(fā)精度方法。首先,
    發(fā)表于 12-12 16:25 ?1次下載
    使用信號(hào)配時(shí)的公交優(yōu)先<b class='flag-5'>策略</b>進(jìn)行觸發(fā)概率<b class='flag-5'>模型</b>介紹

    基于布谷鳥(niǎo)搜索算法的PID擁塞控制模型

    搜索算法的模糊比例-積分-微分(PID)擁塞控制模型( CFPID)。將PID控制器引入無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò),采用模糊控制算法整定優(yōu)化PID參數(shù)以提高計(jì)算精度,并利用布谷鳥(niǎo)搜索算法對(duì)模糊PID控制的量化因子和參數(shù)增量進(jìn)行搜索優(yōu)化,以實(shí)現(xiàn)
    發(fā)表于 03-17 10:43 ?14次下載
    基于布谷鳥(niǎo)搜索算法的PID擁塞控制<b class='flag-5'>模型</b>

    淺談字節(jié)跳動(dòng)開(kāi)源8比特混合精度Transformer引擎

    如何繼續(xù)提升速度?降低計(jì)算精度是比較直接的方法。2017 年以來(lái),fp16 混合精度技術(shù) [2] 獲得了廣泛應(yīng)用。在對(duì)模型效果無(wú)損的前提下,將模型
    發(fā)表于 11-01 10:19 ?795次閱讀

    一種基于新型面中心網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的時(shí)域電磁計(jì)算方法及其邊界條件

    針對(duì)傳統(tǒng)FDTD算法在求解瞬態(tài)強(qiáng)場(chǎng)電磁問(wèn)題,如電磁脈沖傳播過(guò)程、電磁場(chǎng)對(duì)于生物體的輻射等,采用基于面中心網(wǎng)格的高精度時(shí)域電磁計(jì)算方法提升計(jì)算精度。
    的頭像 發(fā)表于 11-24 10:52 ?1166次閱讀

    AN059 提高ADC采樣精度方法

    AN059 提高ADC采樣精度方法
    發(fā)表于 03-01 18:50 ?17次下載
    AN059 <b class='flag-5'>提高</b>ADC采樣<b class='flag-5'>精度</b>的<b class='flag-5'>方法</b>

    計(jì)算精度對(duì)比:FP64、FP32、FP16、TF32、BF16、int8

    本文轉(zhuǎn)自:河北人工智能計(jì)算中心在當(dāng)今快速發(fā)展的人工智能領(lǐng)域,算力成為決定模型訓(xùn)練與推理速度的關(guān)鍵因素之一。為了提高計(jì)算效率,不同精度的數(shù)據(jù)類
    的頭像 發(fā)表于 06-26 11:09 ?425次閱讀
    <b class='flag-5'>計(jì)算精度</b>對(duì)比:FP64、FP32、FP16、TF32、BF16、int8