基于神经网络的特种车车内噪声分析与多目标优化

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随着汽车工业的发展,车内噪声问题逐渐成为衡量汽车品质的重要指标,也受到越来越多专家和学者的重视。特种车车内噪声会影响到驾乘人员的反应速度以及接受和识别各种信号的能力,因此对特种车车内噪声的研究有着十分重要的意义。本文以某特种车为研究对象,建立整车声固耦合模型对车内低频声学响应进行分析,通过板件声学贡献量与模态应变能分析,得到贡献量较大的板件与区域,采用自由阻尼结构对车内噪声进行优化,并分析自由阻尼结构参数对振动性能的影响,通过建立近似模型对车内噪声进行多目标优化,最后对车内中频噪声进行预测,并分析优化方案对车内中频噪声的影响。本文具体开展的工作如下:1、建立了特种车车身结构、车内声腔以及声固耦合有限元模型并进行模态分析,采用有限元法、边界元法以及声固耦合方法进行频率响应计算并对比,分析耦合之后板件振动对车内声压的影响。2、利用LMS.Test.Lab软件进行实车试验采集各悬置点与车身测点的振动信号以及车内场点声压信号,进行车身振动频率响应分析与车内声压频响分析,并与试验结果进行对比验证了模型的有效性,通过板件贡献量与模态应变能分析确定了优化板件与区域。3、对自由阻尼结构建模方法进行阐述,并探讨不同阻尼层厚度、不同弹性模量对结构振动特性的影响,并据此选取合适的阻尼材料和阻尼厚度上下限,采用最优拉丁超立方试验设计对阻尼厚度进行采样,分别建立了三阶响应面模型、Kriging模型以及RBF神经网络模型,通过NSGA-Ⅱ遗传算法进行多目标优化,并对比优化前后的车内场点声压级,结果表明多个频段声压峰值均有所降低,在控制阻尼质量的同时有效改善了车内噪声。4、针对车内中频噪声,建立了整车的混合FE-SEA模型,通过理论计算获取模型参数,并对车内各声腔的中频噪声进行预测对比,最后探讨了改进方案对车内中频噪声的影响。
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