【摘 要】
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为解决在车辆驾驶性品质评价中主观评价方法的评价结果稳定性差的问题，分析了起步控制机理，确定了起步工况驾驶性品质的评价指标；接着在建立起步工况驾驶性品质评价体系基础上，提
【机 构】
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同济大学机械与能源工程学院,上海汽车集团股份有限公司
【基金项目】
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中国汽车产业创新发展联合基金(U1764259);上海汽车工业科技发展基金(1517);上海市科学技术委员会(15111103402)资助
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为解决在车辆驾驶性品质评价中主观评价方法的评价结果稳定性差的问题，分析了起步控制机理，确定了起步工况驾驶性品质的评价指标；接着在建立起步工况驾驶性品质评价体系基础上，提出了基于模糊神经网络的起步工况驾驶性品质评价方法；最后对已训练好的驾驶性品质评价模型进行验证。结果表明，由评价模型预测的每辆车的评分与主观评价人员主观评分误差在1分以内，不同起步意图的预测评分合格率达到90％以上，主观评分和预测评分的相关系数达0．82以上，表明该评价模型能实现驾驶性品质的准确评价。
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