轮胎花纹噪声的控制与优化

发布时间：2017-10-25 09:22

  本文关键词：轮胎花纹噪声的控制与优化

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【摘要】：随着工业技术的发展,汽车已经不再成为一种奢饰品的象征,成千上万的家庭轿车成为人们外出的主要交通工具,它给人们生活带来便捷的同时也带来了许多的不良影响,例如尾气污染、交通事故和噪声污染等。有研究发现,汽车匀高速行驶(速度大于70km/h)时,轮胎花纹噪声比其它噪声影响更大,而控制花纹噪声能够采取的主要措施就是花纹参数的优化。国外学者多采用有限元的方法来分析花纹噪声和花纹参数设计优化问题,其优点是精确度高,缺点是轮胎噪声模型复杂、计算困难、成本较高、周期较长。国内学者则针对花纹噪声的发声原理建立其数学模型,运用计算机仿真和优化算法来实现花纹参数的设计优化。其特点是成本低,运行周期短,更适合工程运用。本文对花纹噪声的控制和优化展开研究,主要内容如下:(1)本文在花纹噪声数学模型的基础上对各种花纹噪声进行动力学分析。从力学和功能转换的角度去分析轮胎花纹噪声与各因子之间的关系。为控制花纹噪声的操作方向提供准备。(2)对轮胎花纹噪声降噪原理和现代花纹参数设计准则进行系统地分析和讨论,在此基础上提出花纹噪声的降噪方法。(3)为了避免遗传算法在寻优迭代过程中出现局部收敛,生成局部最优解,在遗传算法的基础上提出加入免疫遗传算法的多机制搜索和求解多目标函数特性来解决花纹参数智能寻优的方法。(4)在MATLAB环境下设计免疫遗传算法运算程序,利用免疫算法来解决花纹参数的寻优,通过实例分析证实程序的正确性以及所提降噪方法的可行性。
【关键词】：轮胎噪声 花纹设计 计算机仿真 免疫遗传算法 智能优化
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.341
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-13
• 1.1 研究背景10-11
• 1.1.1 噪声的危害10
• 1.1.2 课题的研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 本文的主要研究工作12-13
• 第2章 轮胎花纹噪声基础及控制13-21
• 2.1 噪声的基础量度13-17
• 2.1.1 噪声的物理量度13-14
• 2.1.2 噪声的声级14-15
• 2.1.3 噪声的等响曲线和计权网络15-17
• 2.2 轮胎花纹噪声的来源与控制17-21
• 2.2.1 轮胎噪声17-19
• 2.2.2 轮胎噪声的控制19-21
• 第3章 轮胎花纹噪声的数学模型及动力学分析21-30
• 3.1 轮胎花纹噪声的数学模型21-27
• 3.1.1 花纹块撞击噪声数学模型21-23
• 3.1.2 花纹沟的泵浦噪声23-24
• 3.1.3 随机沙声24-25
• 3.1.4 轮胎花纹沟的气柱共鸣噪声25-27
• 3.2 轮胎噪声的动力学分析27-30
• 3.2.1 花纹块噪声的动力学分析27-28
• 3.2.2 花纹槽噪声的动力学分析28-29
• 3.2.3 花纹块噪声和花纹槽噪声的干涉与合成29-30
• 第4章 轮胎花纹噪声的仿真30-36
• 4.1 仿真系统的整体流程30
• 4.2 轮胎花纹噪声的仿真运算30-33
• 4.3 轮胎花纹噪声的评判33-35
• 4.3.1 利用噪声峰值的评价方法33
• 4.3.2 Fuzzy综合评价噪声方法33-34
• 4.3.3 根据噪声标准线的评价方法34
• 4.3.4 低噪声花纹设计缺陷的评价方法34-35
• 4.4 小结35-36
• 第5章 轮胎花纹噪声的降噪原理与方法36-48
• 5.1 轮胎花纹噪声的降噪原理36-45
• 5.1.1 花纹块的设计37-39
• 5.1.2 花纹槽的设计39
• 5.1.3 轮胎花纹条数的设计39-40
• 5.1.4 花纹节距的设计40-44
• 5.1.5 花纹块错位的设计44-45
• 5.2 轮胎花纹噪声的降噪方法45-47
• 5.3 小结47-48
• 第6章 基于遗传算法和免疫遗传算法的降噪优化方法48-65
• 6.1 遗传算法简介48
• 6.2 遗传算法操作过程48-52
• 6.2.1 编码48
• 6.2.2 适应度函数48-50
• 6.2.3 遗传算法的运行顺序50-51
• 6.2.4 遗传算法的具体操作51-52
• 6.3 遗传算法在轮胎噪声降噪优化中的应用52-58
• 6.3.1 花纹节距比例的优化53-54
• 6.3.2 花纹节距排列顺序的优化54-55
• 6.3.3 花纹错位的优化55-56
• 6.3.4 花纹块的优化56-57
• 6.3.5 花纹槽的优化57
• 6.3.6 花纹条数的优化57-58
• 6.3.7 花纹条宽度的优化58
• 6.4 免疫遗传算法简介58-60
• 6.4.1 免疫理论58-59
• 6.4.2 免疫遗传算法的操作流程59-60
• 6.5 免疫遗传算法在轮胎花纹噪声降噪优化中的应用60-61
• 6.5.1 抗体浓度的调节60-61
• 6.5.2 优劣方案库61
• 6.5.3 循环与结果输出61
• 6.6 实例分析及其结果讨论61-64
• 6.7 本章小结64-65
• 第7章 结论与展望65-67
• 7.1 结论65
• 7.2 展望65-67
• 参考文献67-69
• 个人简历69-70
• 致谢70

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本文编号：1093083