燃料电池车风机用微穿孔管消声器优化设计

漩涡风机是燃料电池汽车的主要噪声源之一。首先进行漩涡风机噪声测试,分析风机噪声特性,并以此为根据,确定用于降噪的消声器类型。继而建立了微穿孔管消声器传递损失的有限元模型,并通过试验验证了其正确性。然后基于漩涡风机的噪声特性,采用遗传算法对微穿孔管消声器进行结构优化,获得良好的降噪效果,优化后的微穿孔管消声器目标频率范围内消声量基本达到30dB以上,可以满足漩涡风机中高频的降噪目标。     

燃料电池车车架正面碰撞模拟试验分析

为了在碰撞事故中有效的保护乘客的生命安全,汽车的车架必须符合一定的要求.特别是前部车架必须能够吸收一部分的能量,同时保证乘员能有足够的生存空间.针对一款燃料电池小车的车架,利用Hypermesh和Ls-Dyna软件,进行正面碰撞的计算机仿真模拟,分析得到的计算结果,提出相应的改进方案,并对改动前后的相关数据进行比较和验证.     

基于胎面-路面摩擦自激的轮胎非线性振动建模仿真

轮胎的多边形磨损是汽车研发设计过程中迫切需要解决的问题之一。考虑轮胎接地磨擦的非线性特性,建立了悬架-轮胎-胎面系统的考虑时间延迟的两自由度动力学振动模型,研究基于自激振动理论的轮胎多边形磨损现象。通过matlab/simulink进行仿真试验,验证了汽车中高速行驶时硬自激振动现象的存在,并给出了能够引起自激振动的敏感参数及车速范围。所建立的动力学振动模型可以帮助分析悬架动力学特性对轮胎多边形磨损的影响,为减小或消除轮胎的自激振动提供了理论依据。     

车内噪声声品质的支持向量机预测

对多元线性回归、神经网络和支持向量机的三个预测模型进行了研究。以车内噪声为例,建立了基于以上三种方法的车内噪声声品质预测模型,并采用留一法交叉检验作比较,所构建的支持向量机模型预测精度高于其他两种方法。实验结果同时也表明,支持向量计算法具有较强的稳健性和良好的泛化能力,能够用于车内噪声声品质的预测。     

轮胎多边形磨损的发生机理及其影响因素分析

考虑轮胎接地磨擦的非线性特性,采用由能量法确定的胎面单元侧向刚度计算公式,建立了基于胎面侧向振动的轮胎多边形磨损动力学模型,探讨轮胎多边形磨损现象的发生机理,并通过数值仿真分析了车速、轮胎前束角和垂向载荷对轮胎磨损的影响。结果表明：轮胎多边形磨损为胎面均匀磨损和扰动磨损叠加引起的周向不均匀磨损,是一种典型的非线性自激振动现象,其发生与胎面的侧向振动有关;以李雅普诺夫稳定性理论为基础,指出轮胎的自激振动是一种由系统Hopf分岔引起的稳定周期振动现象;高速、较大的前束角和超载是导致轮胎产生多边形磨损的可能原因。     

车内噪声声品质的神经网络预测

鉴于车内噪声声品质评价的复杂性和非线性的特征,分析了BP神经网络方法在车内噪声声品质预测中的应用,阐述了其基本原理和模型并结合实例提出了完整的实施流程。该预测方法具有很强的学习能力,各连接权重由网络通过学习自主生成,因此预测结果更具客观性和准确性。同时将用此种方法与现有的预测方法得出的结果进行比较,得出结论：神经网络用于车内噪声主客观评价数据处理可以得到更好的预测效果,从而在很大程度上提高评价者的决策水平,对现代汽车噪声的评价、分析与控制都具有重要意义。