某车室低频噪声近似建模分析与板件优化

• 作者: 李苏平 王宇谦 胡启国
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 物理学
• 关键词: 声学 低频噪声 最优拉丁超立方设计 径向基神经网络近似模型 自适应模拟退火算法 声学优化
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 运载工具振动与噪声
• 页码范围: 97-102
• 页数: 6页
• 分类号: O422.6
• 字数: 3585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2017.05.021

摘要

为了降低车室低频噪声,采用对声学贡献较大的车室地板、后地板、前围板、顶棚、前车门内板及后车门内板的厚度参数为因子,以车身质量、车身模态频率、驾驶员头部处声压峰值和声压均方根值为响应,采用最优拉丁超立方试验设计方法采集样本数据进行因子空间设计.利用径向基神经网络方法,建立了4个响应关于6个因子的误差小、精度高的近似模型,并对所建立的近似模型进行误差分析.以驾驶员头部处声压峰值最小为目标函数,板件厚度参数为自变量,驾驶员头部处声压均方根值、车身质量和车身模态频率为约束条件.采用自适应模拟退火算法对板件厚度进行优化设计,其优化结果表明,驾驶员头部处最大声压峰值所在的频率158 Hz处的声压降低了4.45 dB,134 Hz处的声压峰值降低了5.47 dB,在其他声压峰值较高的频率处,测点声压均有不同程度降低,说明在满足约束条件同时,通过优化有效地降低车室空腔噪声,提高车辆的声学舒适性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡启国	重庆交通大学机电与车辆工程学院	76	385	10.0	16.0
2	李苏平	重庆交通大学交通运输学院	5	16	2.0	4.0
3	王宇谦	重庆交通大学机电与车辆工程学院	4	4	1.0	1.0