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原文传递车室低频耦合噪声预测分析及基于近似模型的声学优化

论文题名：	车室低频耦合噪声预测分析及基于近似模型的声学优化
关键词：	车辆低频耦合噪声;最优拉丁超立方;近似模型;声学优化
摘要：	车辆声学舒适性已成为衡量车辆品质的重要指标，车室良好的声学环境是保证汽车乘坐舒适性的必要条件。针对车室空腔存在的既突出又难以消除的低频噪声问题，本文主要进行了如下工作: 　　(1)建立了白车身有限元模型、整车结构有限元模型和车室空腔声场有限元模型，并对白车身和整车结构分别进行了模态分析，对空腔声场进行了声学模态分析，对车身结构与空腔声场组成的声固耦合系统进行了耦合模态分析。通过分析了解了车身结构与声场的模态特性，发现车身在左右车门、前围、顶棚和地板处存在较多的局部模态。声固耦合系统在频率157Hz～161Hz的范围内，耦合模态分布十分密集，易在外界激励作用下引起共振。　　(2)采用白噪声过滤方法模拟路面随机不平度激励，建立了路面随机激励时域模型和整车七自由度振动动力学模型，利用Matlab/Simulink进行仿真计算，求得悬架对车身的激励力，并通过快速傅里叶变换得到悬架激励力的幅频特性曲线。对车身结构与空腔声场组成的声固耦合系统，在发动机悬置点处激励力和悬架处激励力的共同作用下，进行了基于模态的声振耦合响应分析，预测分析了车室声学环境，发现车室测点在频率158Hz、134Hz、198Hz、152Hz和78Hz处具有较高声压幅值。　　(3)根据板件声学贡献分析原理，将车室周围的车身结构划分为24块板件，以车身板件振动速度为边界条件，进行了板件声学贡献分析。在车室声压较高的频率处，确定了对测点声学贡献较大的板件:2_dp_q、7_dpw、8_qw、9_db_q、10_ db_z、11_ db_h、12_ cm_zq、13_ cm_zh、14_cm_yq、15_ cm_yh，即地板(pshell_11001、pshell_12001)、顶棚(pshell_20001)、前围(pshell_13001)和车门内板(pshell_3102、pshell_3202)。　　(4)以声学贡献较大板件的厚度参数t1、t2、t3、t4、t5、t6为因子，以车身质量m、车身第七阶模态频率sf、测点声压峰值D和声压均方根值drms为响应，在因子设计空间利用最优拉丁超立方设计方法进行试验设计，共采集了30组样本数据。利用径向基神经网络方法，建立了响应关于因子的近似模型，并对所建立的近似模型进行了误差分析。分析结果表明，所建立的径向基神经网络近似模型误差小、精度高，满足建模要求，能作为有限元模型的替代模型进行优化计算。　　(5)利用建立的径向基神经网络近似模型，以车身板件厚度参数t1、t2、t3、t4、t5、t6为设计变量，以车室测点声压峰值D最小为优化目标，以测点声压均方根值drms≤60dB、车身质量m≤0.5t和车身第七阶模态频率sf≥24Hz为约束条件，利用自适应模拟退火算法，对板件厚度进行优化设计。优化结果表明，D测点在158Hz处的最大声压峰值降低了4.45dB，134Hz处声压降低了5.47dB，在其他声压较高的频率处，测点声压也均明显降低，说明通过优化有效地降低了车室声压，显著地提高了车室的声学舒适性，同时也充分地证明了通过建立径向基神经网络近似模型，采用自适应模拟退火算法，对车身板件厚度参数进行优化设计方法的可行性和有效性。
作者：	李苏平
专业：	交通运输工程；载运工具运用工程
导师：	胡启国
授予学位：	硕士
授予学位单位：	重庆交通大学
学位年度：	2016
正文语种：	中文