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车室低频耦合噪声预测分析及基于近似模型的声学优化

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究发展动态第12-18页
        1.2.1 车室低频耦合噪声的研究第12-15页
        1.2.2 近似模型方法在优化问题中的应用第15-18页
    1.3 本文主要研究内容第18-21页
第二章 有限元模型建立及模态分析第21-39页
    2.1 有限元模型建立第21-28页
        2.1.1 车身结构模型简化原则及网格划分标准第21-22页
        2.1.2 白车身有限元模型第22-23页
        2.1.3 整车有限元模型第23-27页
        2.1.4 空腔声场有限元模型第27-28页
    2.2 模态计算与分析第28-37页
        2.2.1 模态分析有限元法第28-29页
        2.2.2 白车身模态计算与分析第29-31页
        2.2.3 整车模态计算与分析第31-33页
        2.2.4 声场声学模态计算与分析第33-35页
        2.2.5 结构-声场耦合模态计算与分析第35-37页
    2.3 本章小结第37-39页
第三章 车室声振耦合响应分析第39-59页
    3.1 悬架激励力第39-49页
        3.1.1 路面随机不平度激励时域模型第39-40页
        3.1.2 整车振动动力学模型第40-44页
        3.1.3 悬架对车身激励力求解第44页
        3.1.4 悬架对车身激励力仿真模型第44-45页
        3.1.5 快速傅里叶变换实现时域信号到频域信号转换第45-49页
    3.2 发动机激励力第49-50页
    3.3 声振耦合响应分析第50-57页
        3.3.1 声压测点及载荷作用点位置第50-51页
        3.3.2 声学响应分析第51-57页
    3.4 本章小结第57-59页
第四章 车身板件声学贡献分析第59-70页
    4.1 声学贡献分析原理第59-60页
    4.2 板件声学贡献分析第60-68页
        4.2.1 车身板件划分第60-61页
        4.2.2 速度边界条件第61页
        4.2.3 声学贡献分析结果第61-68页
    4.3 本章小结第68-70页
第五章 基于径向基神经网络的近似模型构建第70-88页
    5.1 基本原理第70-77页
        5.1.1 近似模型原理第70-71页
        5.1.2 试验设计方法第71-74页
        5.1.3 径向基神经网络模型原理第74-77页
    5.2 采集样本数据第77-80页
        5.2.1 试验设计第77-78页
        5.2.2 响应计算第78-80页
    5.3 径向基神经网络近似模型第80-86页
        5.3.1 近似模型构建第80-85页
        5.3.2 近似模型误差分析第85-86页
    5.4 本章小结第86-88页
第六章 基于自适应模拟退火算法的板件厚度优化第88-97页
    6.1 自适应模拟退火算法原理第88-90页
        6.1.1 物理退火过程第88页
        6.1.2 Metropolis准则第88-89页
        6.1.3 自适应模拟退火算法第89-90页
    6.2 板件厚度优化第90-94页
        6.2.1 目标函数第91页
        6.2.2 设计变量第91-92页
        6.2.3 约束条件第92-93页
        6.2.4 优化结果第93-94页
    6.3 优化前后对比第94-96页
    6.4 本章小结第96-97页
第七章 结论与展望第97-99页
    7.1 结论第97-98页
    7.2 展望第98-99页
致谢第99-100页
参考文献第100-105页
附录A Simulink仿真模型第105-106页
附录B 误差检查样本数据第106-108页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第108页

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