轮胎噪声的预测方法与试验研究及优化设计
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| ·课题来源与研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·课题来源 | 第12页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第14-23页 |
| ·轮胎噪声特性的研究现状 | 第14-22页 |
| ·所面临的主要问题 | 第22-23页 |
| ·课题研究的主要内容和拟解决的关键问题 | 第23-26页 |
| ·主要研究内容和思路 | 第23-24页 |
| ·论文的结构安排 | 第24-26页 |
| 第2章 轮胎噪声预测模型的研究 | 第26-51页 |
| ·轮胎噪声预测模型概述 | 第26-32页 |
| ·基于有限元与边界元法的胎噪模型 | 第26-27页 |
| ·基于轮胎动力学的胎噪模型 | 第27-30页 |
| ·基于声偶极子的胎噪模型 | 第30-31页 |
| ·目前轮胎噪声预测模型研究的不足之处 | 第31-32页 |
| ·BP神经网络的基本原理与数学描述 | 第32-45页 |
| ·人工神经网络的建模原理与进展 | 第32-34页 |
| ·BP网络模型结构与算法描述 | 第34-40页 |
| ·BP神经网络存在的问题 | 第40-43页 |
| ·BP神经网络的改进方法 | 第43-45页 |
| ·基于神经网络的轮胎噪声预测建模方法 | 第45-50页 |
| ·基于ANN的轮胎性能预测模型研究进展 | 第45-46页 |
| ·基于BP神经网络的轮胎噪声预测模型 | 第46-49页 |
| ·轮胎噪声预测建模基本步骤 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 基于室内转鼓法的轮胎噪声试验 | 第51-75页 |
| ·常用的轮胎噪声测试方法 | 第51-56页 |
| ·惯性滑行通过法 | 第51-53页 |
| ·拖车近场测试法 | 第53-54页 |
| ·室内转鼓法 | 第54-56页 |
| ·室内轮胎噪声测试系统设计 | 第56-61页 |
| ·测试环境 | 第56-60页 |
| ·噪声测试系统设计 | 第60-61页 |
| ·LDR轮胎噪声试验方法 | 第61-65页 |
| ·近场测试法 | 第62页 |
| ·声场特性测试法 | 第62-64页 |
| ·LDR测试法 | 第64页 |
| ·测试方法评价与选用 | 第64-65页 |
| ·试验方案 | 第65-69页 |
| ·正交试验设计法 | 第65-66页 |
| ·正交试验设计法在轮胎噪声试验中的应用 | 第66-68页 |
| ·试验步骤 | 第68-69页 |
| ·试验结果分析 | 第69-73页 |
| ·光面轮胎的试验结果分析 | 第69-70页 |
| ·花纹轮胎的试验结果分析 | 第70-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第4章 基于BP神经网络的轮胎噪声预测方法研究 | 第75-100页 |
| 4. 模型的建立 | 第75-82页 |
| ·输入输出层参数的选择原则 | 第76页 |
| ·不含花纹输入参数的模型 | 第76-77页 |
| ·含花纹输入参数的模型 | 第77-80页 |
| ·隐层结构的确定 | 第80-82页 |
| ·输入与输出参数的提取与表示 | 第82-86页 |
| ·图像输入的参数特征提取原则 | 第82页 |
| ·轮胎花纹图像处理的数学模型 | 第82-83页 |
| ·花纹输入参数的提取 | 第83-85页 |
| ·输出量的表示 | 第85页 |
| ·输入输出数据的预处理 | 第85-86页 |
| ·学习样本的确定 | 第86-88页 |
| ·学习样本的获取与选择原则 | 第87页 |
| ·轮胎噪声预测模型学习样本的确定 | 第87-88页 |
| ·网络的训练 | 第88-89页 |
| ·初始权值的确定方法 | 第88-89页 |
| ·训练次数的选择 | 第89页 |
| ·轮胎噪声预测仿真与分析 | 第89-99页 |
| ·光面轮胎模型预测与分析 | 第90-94页 |
| ·花纹轮胎的模型预测与分析 | 第94-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 第5章 基于ASAGA的轮胎低噪声目标优化设计 | 第100-121页 |
| ·相关轮胎降噪方法的研究 | 第100-105页 |
| ·低噪声轮胎设计概述 | 第100-101页 |
| ·胎面花纹降噪设计原则 | 第101-104页 |
| ·轮胎噪声的降噪优化方法 | 第104-105页 |
| ·基于SA的自适应遗传算法 | 第105-113页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第105-108页 |
| ·自适应遗传算法 | 第108-110页 |
| ·自适应模拟退火遗传算法(ASAGA) | 第110-113页 |
| ·ASAGA在轮胎降噪优化设计中的应用 | 第113-117页 |
| ·轮胎噪声优化降噪的数学模型 | 第113-116页 |
| ·轮胎噪声优化设计过程 | 第116-117页 |
| ·轮胎噪声优化仿真算例与分析 | 第117-119页 |
| ·本章小结 | 第119-121页 |
| 第6章 总结与展望 | 第121-123页 |
| ·全文工作总结 | 第121-122页 |
| ·下一步的工作与展望 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-132页 |
| 攻读博士学位期间公开发表的学术论文 | 第132页 |
