汽车风振噪声的空气射流结构优化

风振噪声的控制研究目前是汽车领域的研究热点与重点之一.通过数值模拟分析研究了空气射流方法对风振噪声的抑制效果.运用大涡模拟(LES),引入更加准确有效的声品质评价参数,分别对天窗和右后窗的空气射流结构进行优化分析,得到了最优结构参数结果.仿真结果表明,空气射流结构对风振噪声的抑制效果显著.     

汽车声品质的GA-BP网络预测与权重分析

为了高效而准确地评价与控制车内噪声品质,以B级车稳态工况下副驾位置的车内噪声为研究对象,采用等级评分法对采集到的声音样本进行了主观评价试验,同时计算了7个客观参数。以客观参量为输入,声品质主观结果为输出,引入基于遗传算法的BP神经网络建立了声品质预测模型。实验显示该模型输出结果与实际评分的相关系数达到0.928,检验组的预测最大误差为±8%。以所建模型的连接权值,分析了客观参数对主观评价结果的贡献度,并以影响系数较大的参数为输入重新构建了预测模型。研究结果表明：稳态工况下,车内声品质主要受响度、粗糙度和尖锐度的影响,其预测模型可由这3个参数来描述。     

汽车及发动机噪声声品质研究现状与展望

综述了汽车及发动机噪声声品质国外及国内的研究现状。重点介绍了奥地利AVL LIST公司、德国FEV发动机技术公司和日本Honda汽车研究公司的研究方法和成果，在国内方面介绍了同济大学的一些研究成果，最后对声品质的研究做了展望。     

基于支持向量机的车内噪声声品质预测

提出了采用支持向量机的车内噪声声品质预测方法,对采集的车内噪声样本采用基于小样本理论的支持向量机回归方法,建立车内噪声声品质客观评价参量与主观评价结果的关系模型对车内噪声声品质进行预测.实例分析表明,选取适当的车内噪声声品质客观评价参量,利用支持向量机回归方法建立的车内噪声声品质预测模型的预测精度较高.     

车用柴油机噪声品质预测模型的建立

车用柴油机辐射噪声已成为环境污染噪声的重要组成部分,开展车用柴油机噪声品质的预测与评估研究具有重要的理论与实际意义。以Q型车用柴油机为例,研究其在变负荷及转速工况下表面辐射噪声品质情况,为进一步提高整机声品质,开展柴油机结构声学设计奠定了理论基础。研究国内外车用柴油机客观评价特征,选取物理声学特征峭度、冲击量特性以及心理声学特征响度、尖锐度、粗糙度和波动强度参量来描述辐射噪声的客观特征;针对柴油机噪声特点,采用分类对偶比较法开展以专业听审人群为目标的综合满意度评价研究;应用多层感知器神经网络算法建立起该车用柴油机声品质预测模型。研究表明,车用柴油机噪声品质预测模型能够准确地反映客观评价参量与主观满意度之间的非线性映射关系。     

基于人耳生理结构的车内噪声声品质预测

针对现有车内噪声声品质预测模型无法分析不同听觉状态人群的噪声感知差异的不足,提出了一个基于真实人耳生理结构的车内噪声声品质预测模型。首先,采集3款轿车的车内噪声样本,并通过主观评价实验得到噪声的主观评价值。然后,通过结合外耳滤波器模型、中耳集总参数模型、耳蜗集总参数模型和听毛细胞纤毛流体耦合模型,构建了基于人耳生理结构的听觉外周模块;以泄露积分激发神经元模型模拟听神经兴奋,利用深度神经网络(DNN)模拟听觉中枢对声音的感知,构建出生成生理响度、生理尖锐度与生理粗糙度的仿听觉中枢模块;基于仿听觉中枢模块生成的心理声学参数,通过TabNet模型得到声品质,构建声品质决策模块。听觉外周模块、仿听觉中枢模块和声品质决策模块构成声品预测模型。最后,对比分析该声品质预测模型与目前声品质模型的预测结果。研究结果表明,所提声品质预测模型能够较好地预测出车内噪声的声品质,该模型预测结果与主观评价结果的平均误差为3.3%,低于采用人工神经网络决策的6.4%和采用Zwicker模型计算心理声学参数的7.7%。该模型为研究不同听觉状态人群的车内噪声声品质提供一种新方案。     

基于变频空调声品质的理论分析与实验研究

针对变频空调令人烦恼的噪声A计权声压级不足以用来描述声音的质量,引进了噪声声品质的响度、尖锐度、粗糙度、波动强度等声学参数,开发了变频空调声品质评价分析系统软件,基于该声品质分析软件对美的变频空调与竞品空调进行测试分析,找出了低频音质差异。对变频空调室外机存在的低频哄哄声与低频周期性嗡嗡声等异常噪声进行了分析,得出了转子系统动不平衡、拍振分别是引起低频异声的主因,提出了和验证了消减与消除低频异音措施,从而改善了变频空调室外机噪声声品质,这对变频空调室外机噪音评价具有重要的意义。     

基于数字仿真人工头测试的柴油机声品质分析

采用仿真人工头记录了某主机厂10.5 L大功率柴油机的声音样本,通过分析声音样本的客观参数,建立了声品质主客观评价预测模型,利用建立的预测模型分析了不同工况下柴油机噪声的声品质特性,分析结果显示:1)在柴油机不同方位,响度随着转速和负荷的增加而增加;尖锐度随着转速的增加显著提高,但与柴油机的负荷关系不大;粗糙度的变化与测量的位置有关。2)在柴油机转速为800 r/min、1400 r/min和1900 r/min三种工况下获得的9个代表性样本中,声品质评价随着柴油机的转速和负荷的增加明显降低。3)运用多元线性回归法得到了声品质主观评价模型,平均误差为17.53%。     

汽车气动噪声特性的随机声学法分析

为分析某款汽车高速行驶时车内气动噪声特性,采用流体力学(CFD)软件与专业声学仿真软件进行联合仿真,并进行了实车道路试验。通过分离涡模拟(DES)方法,计算车外涡流场,得到车身表面脉动压力,并将其视为随机载荷,利用随机声学法计算车内声场。结果表明:气动噪声为宽频噪声,主要能量集中在2500 Hz以下,且无明显主频率,噪声频谱变化趋势与脉动压力频谱变化趋势基本一致。随机声学法较好地模拟了脉动压力能量向车内的传播过程,且捕捉了湍流场相互叠加所致的声压级波动。     

汽车声品质分析室内声学指标测量

重点介绍了声品质分析室4个重要声学指标及其相应的测量方法,给出声品质分析室功能实现的各指标参考值.     

基于神经网络的噪声对消系统及其仿真

无论是在工业控制还是在信号处理中,噪声都会随时随地地被引入。利用可测的噪声信号,再令其通过BP的两层神经网络,能较好地恢复原信号,并且收敛速度较快,对于信号测量与信号控制中的噪声去除有一定的推广性。     

神经网络PID控制器在温度控制中的应用

现代智能建筑中空调的温度控制是非常重要的环节,利用神经网络来控制温度是目前一种比较先进的控制方法.针对神经网络中BP算法易陷入局部极小的缺点,利用了遗传算法具有全局寻优的优点,将二者结合起来形成混合GA-BP算法来训练神经网络;通过算法比较和实例结果验证,表明该算法可以有效、可靠的实现空调的温度控制.     

遗传神经网络在轴系故障诊断中的应用

为解决BP神经网络收敛速度慢以及容易陷入局部最优解的问题,将遗传算法与BP神经网络相结合应用于轴系故障诊断中。首先设计了船舶柴油机轴系模拟实验平台,然后利用小波包分解技术分析了轴系故障时的振动信号,并将其能谱熵作为故障模式的特征向量,最后对轴系的4种运行状态进行了故障识别与分析。仿真结果表明,GA-BP算法预测精度要高于传统的BP算法,适用于轴系的状态监测和故障诊断。     

基于GA-BP神经网络的PDC刀头钎焊残余应力优化分析

针对PDC硬质合金基底与45钢焊后残余应力对刀头钎焊强度的影响,在对钎焊残余应力进行有限元分析的基础上,利用MATLAB平台,将BP神经网络与遗传算法应用于钎焊参数优化设计。首先设计正交试验样本,对样本进行有限元模拟获得最大钎焊残余拉应力,并作为基于遗传算法优化的BP神经网络的导师信号;利用遗传算法,把减小最大残余拉应力作为目标,得到钎焊最优参数;最后通过数值仿真验证,计算数值模拟结果与遗传算法预测结果相吻合。     

模糊PID控制的恒星光谱模拟

针对目前基于数字微镜（Digital Micromirror Device,DMD）的光谱模拟中,光谱模拟单元具有不同偏态性质且存在非线性调制等特点,提出了一种适用于多种色温调制的基于模糊PID控制的恒星光谱模拟方法。构造了DMD工作矩阵、光谱调制权重矩阵、光谱分布函数矩阵以及目标光谱矩阵,建立了基于DMD的光谱模拟数学模型;然后,研究了基于遗传算法优化BP神经网络的光谱分布函数拟合算法,在400～800 nm的峰值波长内实现了光谱分布函数拟合;提出了一种基于模糊PID控制的光谱模拟算法,选择模糊集合与隶属度函数,制定了模糊推理以及解模糊化规则。仿真分析了模糊PID控制器性能,结果表明与PID控制相比,模糊PID控制的超调量减小90.7%,调节时间缩短了69.4%。最后,实验验证了3 000～11 000 K色温光谱分布曲线的模拟精度,结果表明：光谱模拟误差优于±4.21%;相较于PID控制,模糊PID控制在3 000,6 500以及11 000 K色温的最大光谱模拟精度分别提高了2.31倍,1.71倍和2.02倍。所提出的方法可以进一步提升光谱模拟精度,为高精度星敏感器的地面标定提供...     

遗传算法和神经网络在铁谱图象识别中的应用

针对BP算法在神经网络学习中的一些缺点,将遗传算法应用于BP神经网络的网络学习中,提出了一种BP-GA算法。最后,应用神经网络对铁谱图象进行智能识别,实验结果证明它比单纯的BP算法有更佳的结果。     

BP神经网络与遗传算法结合下的温挤压模具优化设计

以汽车转向螺杆类杯-杆件的温挤压凹模为例进行模具磨损分析及其寿命预测。以影响温挤压凹模磨损的4个主要因素,即凹模入口处圆角大小、模具初始硬度、模具初始温度、摩擦因子作为工艺参数,并分别选取4个不同水平值,确定四因素四水平的32组温挤压凹模磨损试验方案,通过Deform 3D有限元数值模拟软件进行成形过程的数值模拟。以不同影响因素和对应模具的磨损量为样本训练BP神经网络,建立4个主要因素与凹模磨损量之间的映射关系,以温挤压凹模磨损量为目标函数,通过遗传算法对4个影响因素进行组合优化,使凹模磨损量最小、寿命最长。     

自适应遗传算法在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于自适应遗传算法的滚动轴承故障诊断方法。实验表明,该方法对滚动轴承故障模式具有稳定、准确的识别能力,是一种行之有效的新型诊断方法。     

遗传算法改进的BP神经网络在协同创新评价中的应用

为了解决客户协同创新中协同工作效率难于评价的问题,提出了一种用遗传算法优化的神经网络对客户协同产品创新进行评价的评价模型：在评价指标方面,设计了一套包括效益、效率和过程的18个指标的评价体系;在评价算法方面,将遗传算法与BP神经网络结合起来,设计了遗传算法改进的BP神经网络算法。该模型充分利用遗传算法的全局搜索能力强与神经网络的局部搜索能力强的特点,克服了遗传算法局部收敛与神经网络收敛速度较慢的问题,是一种非常适用于评价协同工作的模型。最后通过实例训练,证明了该模型的有效性与可行性。