基于迭代更新近似模型的车内噪声优化

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.

关键词：声固耦合、迭代更新近似模型、K均值聚类、车内噪声、多目标优化

所属期刊栏目：33

分类号：U462;O224(汽车工程)

资助基金：国家自然科学基金51175379

在线出版日期：2016-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：33-38