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题名基于迭代更新近似模型的车内噪声优化
被引量：3
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作者
张博文
吴光强
黄焕军
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机构
同济大学汽车学院
东京大学生产技术研究所
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出处
《计算力学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期33-38,共6页
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基金
国家自然科学基金(51175379)资助项目
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文摘
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。
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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
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Keywords
acoustic-structure coupling analysis
iteratively updating approximation model
K-mean cluster
vehicle interior noise
optimization
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分类号
U462
[机械工程—车辆工程]
O224
[交通运输工程—载运工具运用工程]
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