为了达到更好的车辆动态称重精度，在分析车辆过秤态势受力情况的基础上，设计了一种高精度的集成化动态称重仪结构；针对诸多因素对行驶称重系统的输出值产生的影响，提出了结合神经网络的计算模型，可以提高动态称重精度。经试验验证，该行驶称重系统可用于交通数据采集和辅助实施超载检查。

针对用计算机模拟求解车辆振动时域响应时,不同的数值解法会产生在收敛性,稳定性,误差等方面不同的实际情况,具体分析它们的异同,以便找出适合实际情况的解法.

应用神经网络,通过对发动机噪声试验数据的反复学习,实现了对发动机噪声源的识别,大大减少了发动机噪声试验的工作量,为降低和控制发动机噪声提供了准确的信息,也缩短了发动机的设计周期.也为发动机噪声源识别技术的研究找到了一种行之有效的方法.

根据液压衬套能在低频率、高振幅的振动情况下提供大刚度和大阻尼这一特点,文章基于Matlab软件在经典七自由度振动模型的基础上建立了包含液压衬套力学的七自由度模型,并介绍了传递特性,最后通过对比两个模型的车身垂直加速度功率谱密度曲线、轮胎动载荷曲线、悬架动行程曲线,验证了包含液压衬套的七自由度模型更能准确地描述汽车振动传递特性。