本发明公开了一种VOC气味评级模型及优化方法,通过获得零件散发VOC气体的质谱图数据以及嗅觉工程师对每个零件的气味评级,建立并训练VOC气味评级模型;还研究了不同分子量的气体对气味评级的贡献度大小,筛选出对气味评级贡献度较大的分子量,通过目标优化的方法合理减少其中一部分气体的浓度从而实现车内整体VOC气味评级优化。本发明无需对VOC气体的具体构成组分进行化学分析和辨别,只需要给出质谱图数据,即可通过模型预测气味评级。在实际生产中,本发明建立的VOC气味评级模型能够通过车内零件的质谱图,快速确定该零件的气味评级是否合格,无需让嗅觉工程师对气味进行判定,提高效率,节省人工。
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