车室低频耦合噪声预测分析及基于近似模型的声学优化

发布时间：2017-08-15 19:14

  本文关键词：车室低频耦合噪声预测分析及基于近似模型的声学优化

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【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t_1、t_2、t_3、t_4、t_5、t_6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t_1、t_2、t_3、t_4、t_5、t_6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sf324Hz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。
【关键词】：低频耦合噪声 噪声预测 最优拉丁超立方设计 近似模型 声学优化
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.82
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究发展动态12-18
• 1.2.1 车室低频耦合噪声的研究12-15
• 1.2.2 近似模型方法在优化问题中的应用15-18
• 1.3 本文主要研究内容18-21
• 第二章 有限元模型建立及模态分析21-39
• 2.1 有限元模型建立21-28
• 2.1.1 车身结构模型简化原则及网格划分标准21-22
• 2.1.2 白车身有限元模型22-23
• 2.1.3 整车有限元模型23-27
• 2.1.4 空腔声场有限元模型27-28
• 2.2 模态计算与分析28-37
• 2.2.1 模态分析有限元法28-29
• 2.2.2 白车身模态计算与分析29-31
• 2.2.3 整车模态计算与分析31-33
• 2.2.4 声场声学模态计算与分析33-35
• 2.2.5 结构-声场耦合模态计算与分析35-37
• 2.3 本章小结37-39
• 第三章 车室声振耦合响应分析39-59
• 3.1 悬架激励力39-49
• 3.1.1 路面随机不平度激励时域模型39-40
• 3.1.2 整车振动动力学模型40-44
• 3.1.3 悬架对车身激励力求解44
• 3.1.4 悬架对车身激励力仿真模型44-45
• 3.1.5 快速傅里叶变换实现时域信号到频域信号转换45-49
• 3.2 发动机激励力49-50
• 3.3 声振耦合响应分析50-57
• 3.3.1 声压测点及载荷作用点位置50-51
• 3.3.2 声学响应分析51-57
• 3.4 本章小结57-59
• 第四章 车身板件声学贡献分析59-70
• 4.1 声学贡献分析原理59-60
• 4.2 板件声学贡献分析60-68
• 4.2.1 车身板件划分60-61
• 4.2.2 速度边界条件61
• 4.2.3 声学贡献分析结果61-68
• 4.3 本章小结68-70
• 第五章 基于径向基神经网络的近似模型构建70-88
• 5.1 基本原理70-77
• 5.1.1 近似模型原理70-71
• 5.1.2 试验设计方法71-74
• 5.1.3 径向基神经网络模型原理74-77
• 5.2 采集样本数据77-80
• 5.2.1 试验设计77-78
• 5.2.2 响应计算78-80
• 5.3 径向基神经网络近似模型80-86
• 5.3.1 近似模型构建80-85
• 5.3.2 近似模型误差分析85-86
• 5.4 本章小结86-88
• 第六章 基于自适应模拟退火算法的板件厚度优化88-97
• 6.1 自适应模拟退火算法原理88-90
• 6.1.1 物理退火过程88
• 6.1.2 Metropolis准则88-89
• 6.1.3 自适应模拟退火算法89-90
• 6.2 板件厚度优化90-94
• 6.2.1 目标函数91
• 6.2.2 设计变量91-92
• 6.2.3 约束条件92-93
• 6.2.4 优化结果93-94
• 6.3 优化前后对比94-96
• 6.4 本章小结96-97
• 第七章 结论与展望97-99
• 7.1 结论97-98
• 7.2 展望98-99
• 致谢99-100
• 参考文献100-105
• 附录A Simulink仿真模型105-106
• 附录B 误差检查样本数据106-108
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果108

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本文编号：679839