| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 声辐射预估 | 第11-13页 |
| 1.2.2 传递路径分析 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于工况数据的声辐射预估模型 | 第16-30页 |
| 2.1 传递路径分析 | 第16-19页 |
| 2.1.1 经典传递路径分析 | 第16-17页 |
| 2.1.2 工况传递路径分析 | 第17-19页 |
| 2.2 声辐射预估模型原理 | 第19-24页 |
| 2.2.1 原理推导 | 第19-21页 |
| 2.2.2 奇异值分解 | 第21页 |
| 2.2.3 奇异值截断 | 第21-23页 |
| 2.2.4 算法流程 | 第23-24页 |
| 2.3 声辐射预估模型误差 | 第24-26页 |
| 2.3.1 误差分析 | 第24-25页 |
| 2.3.2 改进策略 | 第25-26页 |
| 2.3.3 误差衡量指标 | 第26页 |
| 2.4 基于Matlab GUI的声辐射预估仿真平台 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于工况识别的模型优化方法 | 第30-38页 |
| 3.1 工况优化原理 | 第30-31页 |
| 3.2 基于倍频程的特征提取方法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 倍频程 | 第31-33页 |
| 3.2.2 特征矩阵构建 | 第33-34页 |
| 3.3 基于PCA-Kmeans的工况识别方法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 特征降维 | 第34-35页 |
| 3.3.2 工况划分 | 第35-37页 |
| 3.3.3 工况识别 | 第37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于测点布局的模型优化方法 | 第38-45页 |
| 4.1 测点优化原理 | 第38-39页 |
| 4.2 基于相关性分析的测点优化方法 | 第39-42页 |
| 4.2.1 相关性分析 | 第39-40页 |
| 4.2.2 伪逆传递函数测点优化 | 第40-42页 |
| 4.3 基于随机森林算法的工况识别优化方法 | 第42-44页 |
| 4.3.1 随机森林算法 | 第42-43页 |
| 4.3.2 工况识别测点优化 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第45-59页 |
| 5.1 实验平台介绍 | 第45-47页 |
| 5.2 工况优化实验结果 | 第47-53页 |
| 5.2.1 伪逆传递函数结果 | 第47-49页 |
| 5.2.2 工况识别结果 | 第49-51页 |
| 5.2.3 工况优化结果 | 第51-53页 |
| 5.3 测点优化实验结果 | 第53-58页 |
| 5.3.1 相关性分析结果 | 第53-57页 |
| 5.3.2 随机森林算法结果 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第66页 |