建立了轿车FE-SEA混合模型,把仿真值与试验结果进行对比,验证了模型的可靠性。以防火墙和地板各层声学包材料的种类和厚度为设计变量,驾驶员右耳旁声压级、声学包总重量和总价格为优化目标,采用正交试验和灰色关联分析相结合的方法确定...建立了轿车FE-SEA混合模型,把仿真值与试验结果进行对比,验证了模型的可靠性。以防火墙和地板各层声学包材料的种类和厚度为设计变量,驾驶员右耳旁声压级、声学包总重量和总价格为优化目标,采用正交试验和灰色关联分析相结合的方法确定了各层材料种类和厚度的最优水平。以各层材料的厚度为设计变量进行进一步研究,采用最优拉丁超立方设计抽取75组样本点并通过仿真计算其响应值,任选67组样本点建立Kring近似模型,其余8组样本点验证近似模型的可靠性。最后以该近似模型为基础执行多目标优化,与原始声学包相比,驾驶员头部声腔声压级降低了0.4 d B(A),重量减轻了33.21%,价格降低了14%。展开更多
文摘建立了轿车FE-SEA混合模型,把仿真值与试验结果进行对比,验证了模型的可靠性。以防火墙和地板各层声学包材料的种类和厚度为设计变量,驾驶员右耳旁声压级、声学包总重量和总价格为优化目标,采用正交试验和灰色关联分析相结合的方法确定了各层材料种类和厚度的最优水平。以各层材料的厚度为设计变量进行进一步研究,采用最优拉丁超立方设计抽取75组样本点并通过仿真计算其响应值,任选67组样本点建立Kring近似模型,其余8组样本点验证近似模型的可靠性。最后以该近似模型为基础执行多目标优化,与原始声学包相比,驾驶员头部声腔声压级降低了0.4 d B(A),重量减轻了33.21%,价格降低了14%。
