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Neural Network-based Surrogates of Gear Whine Noise for Uncertainty Propagation

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Laboratoire de Tribologie et Dynamique des Systèmes (LTDS); École Centrale de Lyon (ECL); Université de Lyon-Université de Lyon-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-Ecole Nationale d'Ingénieurs de Saint Etienne (ENISE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Statistical Inference for Structural Health Monitoring (I4S); Inria Rennes – Bretagne Atlantique; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Structure et Instrumentation Intégrée (COSYS-SII); Université Gustave Eiffel-Université Gustave Eiffel; Modélisation mathématique, calcul scientifique (MMCS); Institut Camille Jordan (ICJ); Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Centrale de Lyon (ECL); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Compredict GmbH Darmstadt; IPPT PAN; European Project: LIVE-I
    • بيانات النشر:
      HAL CCSD
    • الموضوع:
      2022
    • Collection:
      Université de Lyon: HAL
    • الموضوع:
    • نبذة مختصرة :
      International audience ; Noise, Vibration, and Harshness (NVH) performance is a key aspect to evaluate passengers’ comfort in vehicles. At the gearbox level, the gear tooth profile deviations give rise to vibrations during the gear meshing process, which is the source of gear whine noise. Therefore, an NVH design should account for the uncertainties at the gear micro-geometry level, demanding several evaluations of the gearbox model. Our study introduces a gearbox surrogate model based on Neural Networks (NN) to create a fast and accurate copy of the static and dynamic gearbox simulations made in Romax software. An accurate surrogate model was built, enabling a reduction of uncertainty propagation analyses time by a factor of 380, compared with traditional modeling by Romax.
    • Rights:
      info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.FCDC8681