基于卷积神经网络的轮胎花纹噪声值预测

利用图像处理和卷积神经网络（CNN）搭建轮胎花纹结构与轮胎花纹噪声值之间的数学模型，分别采用CNN模型和BP神经网络对轮胎花纹噪声值进行预测，并对比预测精度。结果表明：采用CNN模型，轮胎花纹噪声值的预测值与实测值的平均绝对误差为0.591 dB，平均相对误差为0.81%；采用BP神经网络，轮胎花纹噪声值的预测值与实测值的平均绝对误差为0.713 dB，平均相对误差为0.95%；相较于BP神经网络，CNN模型对轮胎花纹噪声值的预测精度更高。     

基于TTA噪声数据库的花纹噪声仿真分析

以215/50R17半钢子午线轮胎为研究对象,利用Pattern Performance Analysis分析软件进行花纹噪声仿真分析,并将仿真结果与噪声数据库中的数据进行对比分析,以预测噪声水平。结果表明,在轮胎结构相同或者相近的情况下,通过建立噪声数据库,可以大大提升花纹噪声分析效率和预测精度,缩短产品开发周期,节约开发成本。     

轮胎花纹沟的发声模拟计算

通过对不同花纹沟轮胎发声机理的研究,建立预测数学模型,模拟计算具体的发声情况,提高轮胎花纹的设计水平。研究结果表明,对于与轮胎中心线成一定角度的花纹沟,其深度和宽度对轮胎噪声的影响不大,而花纹沟角度的影响很大,其每增大15°,轮胎的噪声声压将提高110%~130%。     

轿车轮胎花纹噪声微机仿真及评价（TPNSA）软件包介绍

借助于物理试验和计算机仿真技术建立了轿车轮胎花纹噪声物理数学模型，确定了轮胎花纹噪声的一种仿真评价方法。对不同花纹噪声仿真分析的结果表明，根据此方法研制的仿真及评价软件包具有较好的应用效果，所得结果与其它理论和实践经验相一致。     

轮胎花纹块撞击路面的噪声研究

在充分考虑轮胎胎面花纹块形状的基础上，结合声学基本理论，提出花纹块撞击路面噪声的预报模型，并推导出某方向m个花纹块产生的平均声压级计算公式：Lm=201g ρ0mSl3v^2/4ρ0πll2^2利用该公式对145／70R12和165／70R14轮胎花纹块撞击地面的噪声进行了计算。     

基于云设计平台的低噪声胎面花纹优化

利用轮胎胎面花纹噪声分析软件和云平台进行低噪声胎面花纹优化设计。在花纹设计过程中综合考虑花纹沟角度、花纹沟深度,采用横向窄沟槽设计,应用节距排列软件优化花纹节距排列,并通过花纹噪声分析软件对花纹进行轨道间错位值优化,结合云设计平台的产品测试数据库分析预测设计的胎面花纹可以达到低噪声水平。     

基于有限元仿真的载重子午线轮胎降噪方法研究

通过有限元仿真分析研究载重子午线轮胎结构对振动噪声的影响。建立了轮胎有限元分析模型并对其合理性进行了试验验证;在原轮胎结构的基础上,对带束层结构和胎面花纹进行优化设计,利用声学仿真软件进行仿真分析,得到了轮胎各设计方案的振动噪声。结果表明,带束层结构和胎面花纹设计均会影响轮胎振动噪声,带束层结构和胎面花纹优化后最大降噪量分别达到3.09和3.9dB。     

轮胎近场噪声与远场噪声的相关性研究

采用自开发轮胎半消声室混合噪声试验方法,将不同花纹类型试验轮胎依次安装在测试车辆右前轮位上,利用转鼓驱动测试轮胎,并利用放置在待测轮胎一侧的距轮胎接地中心1m、呈半圆形放置的9个传声器获取轮胎的近场噪声数据;利用放置在同侧但距离轮胎接地中心线7.5m、呈直线放置的5个传声器获取轮胎的远场噪声数据。相关性分析表明,60°位置处传声器测得的近场噪声与远场噪声之间的相关性最高,且两者之间的数值关系符合点声源的衰减规律,平均绝对误差不超过1dB。该相关性模型为用轮胎的室内近场噪声预测远场噪声提供了理论数据,使室内近场试验部分替代远场试验成为可能。     

轮胎噪声研究的现状与发展

综述国内外轮胎噪声理论研究的进展、噪声测试方法及相关标准制定情况。目前轮胎噪声研究从最初的单纯测试发展到建立了泵浦噪声、气柱共鸣、共振、模态分析等噪声研究理论;轮胎噪声测试方法有通过噪声法、拖车法和实验室转鼓法,通过轮胎声学模型和软件系统可对不同花纹轮胎噪声进行模拟和预测;随着社会对环境噪声的重视,汽车噪声的控制标准越来越严格。     

轮胎纵向花纹三维数学模型的建立及应用

建立轮胎纵向花纹三维数学模型。利用AutoCAD2000进行轮胎三维实体设计，验证了该数学模型的实用性。利用该数学模型可以进行任何一种纵向曲折花纹的设计，缩短设计周期，提高设计效率和模具加工的自动化程度。