基于结构加速度误差最小化的声学预测模型修正

发布时间：2017-10-01 18:17

  本文关键词：基于结构加速度误差最小化的声学预测模型修正

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【摘要】：针对FEA(有限元分析)声学预测方法,提出了基于结构加速度响应误差最小化的声学预测模型修正方法。以模态迭加法为基础,结合模态应变能模态阻尼识别和频域载荷识别原理,重构了FEA声学预测模型,通过遗传算法优化结构损耗因子,使结构加速度响应计算值与实验值误差最小化,从而识别系统模态阻尼比及激励力,实现对声学预测模型参数的修正。将该方法与传统计算方法预测结果对比,结果表明:该方法可以精确识别系统模态阻尼和激励力,提高模型预测精度。
【作者单位】： 重庆大学机械传动国家重点实验室;重庆大学汽车工程学院;
【关键词】： FEA 声学预测 加速度误差 遗传算法
【基金】：中央高校基本科研业务费科研专项(CDJZR14115501) 重庆市研究生科研创新项目(CYB14036)
【分类号】：TB53
【正文快照】： 由复杂弹性封闭空腔结构在动态载荷激励下振动而形成的空间内部声场是工程实际中最具代表性的一类声场,实现对这类声场的声学响应预测和分析具有重要的工程应用价值[1]。目前,声学预测方法主要分为有限元法、边界元法以及统计能量法。其中有限元、边界元方法适用于结构模态密，

本文编号：954928