基于复模态分析的盘式制动器仿真优化
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 选题依据 | 第11-12页 |
| 1.1.2 盘式制动器的结构及工作原理 | 第12-13页 |
| 1.1.3 盘式制动器制动噪声分类 | 第13-14页 |
| 1.2 制动噪声的国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 制动噪声产生机理的国内外研究 | 第15-17页 |
| 1.2.2 制动噪声影响因素的国内外研究 | 第17-19页 |
| 1.2.3 制动噪声有限元分析方法的国内外研究 | 第19-20页 |
| 1.3 论文研究内容与技术路线 | 第20-21页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第20页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第20-21页 |
| 1.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 2 盘式制动器模态分析理论及数值建模 | 第22-33页 |
| 2.1 摩擦振动理论 | 第22-23页 |
| 2.2 模态分析方法介绍 | 第23-28页 |
| 2.2.1 理论模态分析 | 第23-25页 |
| 2.2.2 实模态特征值求取 | 第25-26页 |
| 2.2.3 复模态特征值求取 | 第26-28页 |
| 2.3 盘式制动器模态分析数学模型 | 第28-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 盘式制动器的复模态分析有限元建模 | 第33-48页 |
| 3.1 盘式制动器有限元分析过程 | 第33-35页 |
| 3.2 盘式制动器结构模型建立及离散化处理 | 第35-38页 |
| 3.2.1 盘式制动器结构建立及几何清理 | 第35-36页 |
| 3.2.2 盘式制动器单元类型的选择及网格划分 | 第36-38页 |
| 3.3 盘式制动器模型定解条件的施加 | 第38-43页 |
| 3.3.1 各零件接触关系定义 | 第38-41页 |
| 3.3.2 模型约束条件定义与载荷施加 | 第41-43页 |
| 3.4 盘式制动器仿真结果分析 | 第43-47页 |
| 3.4.1 仿真结果的可信度评价 | 第43-44页 |
| 3.4.2 盘式制动器模型复模态振型分析 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 基于噪声模态优化参数的灵敏度分析 | 第48-58页 |
| 4.1 盘式制动器优化参数及评价指标 | 第48-50页 |
| 4.1.1 盘式制动器优化参数的选择 | 第48-50页 |
| 4.1.2 盘式制动器稳定性评价指标的引入 | 第50页 |
| 4.2 正交试验的建立及结果分析 | 第50-53页 |
| 4.2.1 正交试验设计原理 | 第50-51页 |
| 4.2.2 正交试验设计及结果 | 第51-53页 |
| 4.3 优化参数对噪声模态灵敏度分析 | 第53-57页 |
| 4.3.1 极差分析 | 第53页 |
| 4.3.2 方差分析 | 第53-55页 |
| 4.3.3 各组优化参数对TOI的影响分析 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 基于遗传算法的盘式制动器多目标优化 | 第58-70页 |
| 5.1 盘式制动器优化参数及多目标设计 | 第58-63页 |
| 5.1.1 优化参数及研究范围选择 | 第58-59页 |
| 5.1.2 盘式制动器优化多目标设计 | 第59-63页 |
| 5.2 基于响应面的优化函数建立 | 第63-66页 |
| 5.2.1 响应面建立 | 第63-65页 |
| 5.2.2 响应面回归拟合及方差分析 | 第65-66页 |
| 5.3 基于遗传算法的优化方案确定 | 第66-68页 |
| 5.3.1 遗传算法的基本思想 | 第66-67页 |
| 5.3.2 遗传算法优化参数选择 | 第67-68页 |
| 5.4 优化方案确定 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 6 基于复模态分析及台架实验的优化方案验证 | 第70-76页 |
| 6.1 优化方案复模态分析 | 第70-72页 |
| 6.2 优化方案的台架实验验证 | 第72-75页 |
| 6.2.1 台架实验介绍 | 第72-73页 |
| 6.2.2 台架实验结果分析 | 第73-75页 |
| 6.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 7 总结与展望 | 第76-78页 |
| 7.1 主要研究内容 | 第76-77页 |
| 7.2 后续研究展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
