某车室低频噪声近似建模分析与板件优化

摘要 为了降低车室低频噪声，采用对声学贡献较大的车室地板、后地板、前围板、顶棚、前车门内板及后车门内板的厚度参数为因子，以车身质量、车身模态频率、驾驶员头部处声压峰值和声压均方根值为响应，采用最优拉丁超立方试验设计方法采集样本数据进行因子空间设计。利用径向基神经网络方法，建立了4个响应关于6个因子的误差小、精度高的近似模型，并对所建立的近似模型进行误差分析。以驾驶员头部处声压峰值最小为目标函数，板件厚度参数为自变量，驾驶员头部处声压均方根值、车身质量和车身模态频率为约束条件。采用自适应模拟退火算法对板件厚度进行优化设计，其优化结果表明，驾驶员头部处最大声压峰值所在的频率158 Hz处的声压降低了4.45 dB，134 Hz处的声压峰值降低了5.47 dB，在其他声压峰值较高的频率处，测点声压均有不同程度降低，说明在满足约束条件同时，通过优化有效地降低车室空腔噪声，提高车辆的声学舒适性