机械工程学报

作者：杨易, 高骏, 谷正气, 刘壮志, 郑乐典

单位：1. 湖南大学汽车车身先进设计与制造国家重点实验室 长沙 410082;2. 湖南文理学院洞庭湖生态经济区建设与发展协同创新中心 常德 415000

关键词：风振噪声,声品质,大涡模拟,BP神经网络,遗传算法；

基金：国家自然科学基金资助项目（51875186，51975197）。

目前对于汽车风振噪声的优化研究主要以声压级（Sound pressure level，SPL）作为单一评价指标，既不能全面反映噪声的物理属性，也无法考虑人耳对噪声的主观认知过程。为准确评价风振噪声，引入声品质，运用大涡模拟（Large eddy simulation，LES）对风振噪声进行数值仿真，根据实车道路试验判断仿真的准确性；对仿真结果进行声品质客观评价与主观评价，综合声品质客观评价参数与声品质主观评价试验结果建立BP神经网络预测模型；利用遗传算法（Genetic algorithm，GA），进一步对BP神经网络的结构参数进行优化，建立GA-BP声品质预测模型。研究结果表明，GA-BP声品质预测模型在训练速度和预测精度上都优于BP神经网络预测模型。预测模型基于声品质主客观评价结果，其预测值可以代替传统的声压级评价指标，为风振噪声提供更为准确合理的评价。

来源：2021年第24期

《机械工程学报》期刊编辑部

查看机械工程学报杂志2021年第24期