基于迭代更新近似模型的车内噪声优化

发布时间：2018-04-19 09:10

  本文选题：声固耦合 + 迭代更新近似模型　； 参考：《计算力学学报》2016年01期

【摘要】：基于声固耦合分析与迭代更新近似模型对车身板件进行了优化。首先通过板件声学贡献量分析,确定影响车内噪声的关键板件,将其厚度作为设计变量,在减少计算量的同时去除了无关变量的干扰。然后建立不同激励下驾驶员右耳处最大声压与关键板件厚度之间的组合近似模型,对其进行多目标优化并采用序列二次规划和K均值聚类算法对近似模型进行更新,使得采样样本逐渐靠近Pareto前沿,从而提高近似模型在Pareto前沿上的精度。优化结果表明,迭代更新近似模型能够有效优化车身结构,在保证轻量化的同时,降低了车内噪声。
[Abstract]:Based on the acousto-solid coupling analysis and iterative updating approximation model, the body plate was optimized.Firstly, by analyzing the acoustic contribution of the plate, the key plate which affects the noise in the vehicle is determined, and the thickness of the plate is taken as the design variable, which reduces the calculation amount and removes the interference of the independent variables at the same time.Then the combined approximate model between the maximum sound pressure at the right ear and the thickness of the key plate is established under different excitations. The multi-objective optimization is carried out and the approximate model is updated by sequential quadratic programming and K-means clustering algorithm.The sample is gradually close to the Pareto front, which improves the accuracy of the approximate model on the Pareto front.The optimization results show that the iterative updating approximation model can effectively optimize the body structure and reduce the interior noise while ensuring lightweight.
【作者单位】： 同济大学汽车学院;东京大学生产技术研究所;
【基金】：国家自然科学基金(51175379)资助项目
【分类号】：U461.4

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1772476