車室低頻耦合噪聲預(yù)測分析及基于近似模型的聲學(xué)優(yōu)化.pdf

1、車輛聲學(xué)舒適性已成為衡量車輛品質(zhì)的重要指標，車室良好的聲學(xué)環(huán)境是保證汽車乘坐舒適性的必要條件。針對車室空腔存在的既突出又難以消除的低頻噪聲問題，本文主要進行了如下工作:
　　(1)建立了白車身有限元模型、整車結(jié)構(gòu)有限元模型和車室空腔聲場有限元模型，并對白車身和整車結(jié)構(gòu)分別進行了模態(tài)分析，對空腔聲場進行了聲學(xué)模態(tài)分析，對車身結(jié)構(gòu)與空腔聲場組成的聲固耦合系統(tǒng)進行了耦合模態(tài)分析。通過分析了解了車身結(jié)構(gòu)與聲場的模態(tài)特性，發(fā)現(xiàn)車身在左右車門

2、、前圍、頂棚和地板處存在較多的局部模態(tài)。聲固耦合系統(tǒng)在頻率157Hz～161Hz的范圍內(nèi)，耦合模態(tài)分布十分密集，易在外界激勵作用下引起共振。
　　(2)采用白噪聲過濾方法模擬路面隨機不平度激勵，建立了路面隨機激勵時域模型和整車七自由度振動動力學(xué)模型，利用Matlab/Simulink進行仿真計算，求得懸架對車身的激勵力，并通過快速傅里葉變換得到懸架激勵力的幅頻特性曲線。對車身結(jié)構(gòu)與空腔聲場組成的聲固耦合系統(tǒng)，在發(fā)動機懸置點處激勵力

3、和懸架處激勵力的共同作用下，進行了基于模態(tài)的聲振耦合響應(yīng)分析，預(yù)測分析了車室聲學(xué)環(huán)境，發(fā)現(xiàn)車室測點在頻率158Hz、134Hz、198Hz、152Hz和78Hz處具有較高聲壓幅值。
　　(3)根據(jù)板件聲學(xué)貢獻分析原理，將車室周圍的車身結(jié)構(gòu)劃分為24塊板件，以車身板件振動速度為邊界條件，進行了板件聲學(xué)貢獻分析。在車室聲壓較高的頻率處，確定了對測點聲學(xué)貢獻較大的板件:2_dp_q、7_dpw、8_qw、9_db_q、10_ db_z、

4、11_ db_h、12_ cm_zq、13_ cm_zh、14_cm_yq、15_ cm_yh，即地板(pshell_11001、pshell_12001)、頂棚(pshell_20001)、前圍(pshell_13001)和車門內(nèi)板(pshell_3102、pshell_3202)。
　　(4)以聲學(xué)貢獻較大板件的厚度參數(shù)t1、t2、t3、t4、t5、t6為因子，以車身質(zhì)量m、車身第七階模態(tài)頻率sf、測點聲壓峰值D和聲壓均方根值

5、drms為響應(yīng)，在因子設(shè)計空間利用最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計方法進行試驗設(shè)計，共采集了30組樣本數(shù)據(jù)。利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，建立了響應(yīng)關(guān)于因子的近似模型，并對所建立的近似模型進行了誤差分析。分析結(jié)果表明，所建立的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型誤差小、精度高，滿足建模要求，能作為有限元模型的替代模型進行優(yōu)化計算。
　　(5)利用建立的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型，以車身板件厚度參數(shù)t1、t2、t3、t4、t5、t6為設(shè)計變量，以車室測點聲壓峰值D最小為

6、優(yōu)化目標，以測點聲壓均方根值drms≤60dB、車身質(zhì)量m≤0.5t和車身第七階模態(tài)頻率sf≥24Hz為約束條件，利用自適應(yīng)模擬退火算法，對板件厚度進行優(yōu)化設(shè)計。優(yōu)化結(jié)果表明，D測點在158Hz處的最大聲壓峰值降低了4.45dB，134Hz處聲壓降低了5.47dB，在其他聲壓較高的頻率處，測點聲壓也均明顯降低，說明通過優(yōu)化有效地降低了車室聲壓，顯著地提高了車室的聲學(xué)舒適性，同時也充分地證明了通過建立徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型，采用自適應(yīng)模擬