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龙图腾网获悉博世华域转向系统有限公司申请的专利一种基于神经网络-蒙特卡洛评估转向系统噪音的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115577445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211126133.4，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于神经网络-蒙特卡洛评估转向系统噪音的方法是由胡桃华;汪兵兵;梁九生;毕爱宾;张雪刚设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络-蒙特卡洛评估转向系统噪音的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及转向系统技术领域，具体地说是一种基于神经网络‑蒙特卡洛评估转向系统噪音的方法。一种基于神经网络‑蒙特卡洛评估转向系统噪音的方法，其特征在于：具体方法如下：根据客户提供的边界条件和转向系统的内部结构参数，搭建转向系统的动力学模型，该动力学模型会在所有可能产生噪音的区域输出冲击能，以便能充分反应零件之间发生撞击噪音的机理；定制转向系统样件，确保实际样件的输入信息与动力学模型的输入信息一致。同现有技术相比，提供一种基于神经网络‑蒙特卡洛评估转向系统噪音的方法，用机器学习和可靠性理论相结合的方法来预测与优化转向系统的噪音。

本发明授权一种基于神经网络-蒙特卡洛评估转向系统噪音的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络-蒙特卡洛评估转向系统噪音的方法，其特征在于：具体方法如下： S1，根据客户提供的边界条件和转向系统的内部结构参数，搭建转向系统的动力学模型，该动力学模型会在所有可能产生噪音的区域输出冲击能，以便能充分反应零件之间发生撞击噪音的机理； S2，定制转向系统样件，确保实际样件的输入信息与动力学模型的输入信息一致； S3，将步骤S2中的转向系统样件安装在对应的试验整车上，并在试车场按照设计好的车速以及路面下进行数据采集，采集转向系统产生噪音区域的加速度数据，拉杆力数据以及对应的主观评估分； S4，对采集到的加速度数据，拉杆力数据以及仿真计算得到的冲击能以及主观评价分进行离散化与归一化处理，并对数据进行训练集和测试集的分类； S5，进行BP或者RBF神经网络学习，通过交叉验证，对神经网络内部参数进行优化，最后建立仿真冲击能与加速度之间的神经网络模型以及加速度与主观评估分之间的神经网络模型； S6，对转向系统内部的关键尺寸以及关键性能参数进行产线的现场数据获取，并对获得的现场数据进行参数分布分析，以便于蒙特卡洛抽样时设置关键尺寸以及关键性能参数的分布估计； S7，在新项目的噪音预测过程中，先撰写蒙特卡洛抽样方法的算法程序，嵌入到S1搭建的动力学模型中，并对关键尺寸以及关键性能参数按照S6得出的参数分布进行基于蒙特卡洛抽样的噪音仿真，以得到新项目的冲击能； S8，将新项目中S7得到的冲击能调用S5中训练好的神经网络模型先预测产生噪音区域的加速度，再预测转向系统在对应整车环境以及相应路况车速下的主观评估分。

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