运用模糊神经网络的汽车座椅舒适性评价  

Comfort Evaluation of Automobile Seats by Using Fuzzy Neural Networks

作　　者：李培松[1] 马佳 杨海霞[3] 苏强[1] 

机构地区：[1]上海交通大学工业工程与物流工程系,上海200240 [2]李尔中国工程技术中心,上海201200 [3]常州纺织服装职业技术学院,江苏常州213100

出　　处：《工业工程》2010年第1期97-100,共4页Industrial Engineering Journal

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70672077)

摘　　要：汽车座椅舒适性受到消费者的高度关注。由于复杂性和主观性等因素的影响,使得汽车座椅舒适度评价成为座椅制造企业和整车企业的一个技术难点。提出一种基于模糊神经网络的座椅舒适度评价模型,应用8个座椅压力分布参数和2个人体参数等对座椅舒适性进行综合评价。实例分析显示:与普通BP网络模型对比,模糊神经网络模型具有更好的预测效果。Comfort of auto seats is an important issue for auto manufacturing. However, it is difficult to evaluate it due to the technical complexity and subjectivity. To solve this problem, a fuzzy neural network （FNN） model is developed for automobile seat comfort evaluation by comprehensively considering seat pressure distribution and human parameters. Case studies show that the FNN model is superior to a general BP neural network model.

关 键 词：汽车座椅 舒适性 模糊神经网络 

分 类 号：TP389.1[自动化与计算机技术—计算机系统结构]