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公路桥梁伸缩装置的振动噪声预测及结构优化
| 论文题名： | 公路桥梁伸缩装置的振动噪声预测及结构优化 |
| 关键词： | 公路桥梁;伸缩装置;振动噪声;结构优化 |
| 摘要： | 本文以某新型160型公路桥梁伸缩装置作为研究对象，对伸缩装置车辆行驶噪声进行了预测研究，并利用试验实测数据对预测方法可靠性进行验证；同时结合噪声A计权声压级最小和轻量化两个优化目标，利用本文提出的新型SA-GA-BP神经网络结合多目标优化理论对结构进行优化。主要研究内容如下： (1)新型公路桥梁伸缩装置振动噪声理论分析。本文以新型160型公路桥梁伸缩装置为研究对象，根据伸缩装置试验标准和实际设计经验，列出了两种典型危险工况并通过静力分析和瞬态分析确定了最危险工况；为了获得车辆驶过伸缩装置时齿板的变形，通过ANSYS对整体结构做瞬态分析；结合板壳振动理论对活动齿板、固定齿板振动幅值响应规律进行确定；之后将响应规律转化为声学激励，联合有限元法以及边界元法进行声学分析，得到人耳敏感频率段(1~3kHz)不同远场处A计权声压级曲线、最大A计权声压级出现频率以及伸缩装置适宜安装位置。 (2)伸缩装置振动噪声预测方法验证。为了验证伸缩装置振动噪声预测方法的可靠性，本文分别建立与文献实测伸缩装置形式相同的单缝式伸缩装置和240型模数式伸缩装置模型，利用本文提出的伸缩装置车辆行驶噪声预测方法对噪声进行预测，并与文献中试验实测结果进行比对。结果表明，上述方法可以有效地预测伸缩装置车辆行驶噪声，结果具有较高可靠性。 (3)伸缩装置噪声控制与结构优化。为了改善车辆行驶通过伸缩装置产生的噪声，基于本文提出的一个通过遗传算法和模拟退火方法而设计的BP神经网络(SA-GA-BP)，并结合pareto最优理论，对新型160型公路桥梁伸缩装置进行优化。优化参数选为和齿形系数相关的五个设计参数，优化目标选为5m场点处最大A计权声压级以及伸缩装置总质量。首先利用拉丁超立方抽样选出60组试验点，重构模型并测量其质量，再联合有限元法以及边界元法模拟车辆行驶通过伸缩装置，获得5m场点处最大A计权声压级。为了解决BP神经网络易受到随机初始权值、阈值干扰问题及遗传算法易陷入早熟的问题，本文提出了一种SA-GA-BP神经网络，通过训练SA-GA-BP神经网络得到结构参数与伸缩装置质量、最大A计权声压级关系。利用正交试验设计点法设计试验点并预测每个试验设计点对应的质量和最大A计权声压级，确定pareto最优解集。再结合针对pareto最优解集中寻优的TMDSM法确定最优设计点。结构优化结果表明，经过优化后的pareto最优解对应伸缩装置比原结构质量降低了51.59kg，最大A计权声压级降低了12.27dBA，优化率分别达到9.95%与13.07%。该研究方法可为公路桥梁伸缩装置结构优化提供理论指导，具有工程实际意义应用价值。 |
| 作者： | 曹劲飞 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 吕彭民 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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