文档介绍：名废交通硕士学位论文题目:基于自适应神经网络的车室噪声主动控制系统研究研究生姓名:雷旭东胡启国教授重庆交通大学舒红宇月罗天洪分类号坐鱼豪密级单位代码学号。导师姓名、职称:申请学位门类:专业名称:论文答辩日期:学位授予单位:答辩委员会主席:评阅人:‘
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指剥币签刊棚翊学位论文作者签名:匀酽勿肛指剥币撕硼办/学位论文作者签名:埔刊孥日期:.年甲月,阳重庆交通大学学位论文原创性声明重庆交通大学学位论文版权使用授权书期:勿,年。月学位论文作者签名∥商彳留家日期:衲曛性拢О日期:≯年耭墨日期:切,二年月笪本人同意将本学位论文提交至中国学术期刊馀贪电子杂志社Ⅺ系列数本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权重庆交通大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本人学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并进行信息服务ǖú幌抻诨惚唷⒏粗啤⒎⑿小⑿畔⑼绱úサ,同时本人保留在其他媒体发表论文的权利。据库中全文发布,并按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。,‘
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摘要车室噪声预测通过采用结构一声场耦合有限元分析方法预测车室内的噪声。纳?橹校薪峁挂簧●詈戏模型,运行仿真模型得到控制前后的时域一声压曲线、频率响应函数曲线和功率关键词:噪声预测;结构一声场耦合;神经网络;自适应滤波:主动控制随着汽车工业的不断发展、环保意识的增强以及人们对乘坐舒适性要求的提高,汽车噪声控制特别是车室噪声控制日益引起人类和有关部门的重视。传统的噪声控制技术主要是被动控制包括隔声、消声和吸声等方法,对中高频噪声有较好的效果,但对于路面激励或发动机激励作用下引起车身振动进而辐射的低频噪声无法实现有效的控制。相对于被动控制技术而言,噪声主动控制能有效地降低车室低频噪声。本文综合国内外研究手段,建立噪声主动控制模型并取得较好的降噪效果,从而为噪声主动控制技术的发展提供参考。本文针对汽车车室噪声声压级比较大、低频特性为主的特点,结合声波叠加原理和噪声主动控制理论,采用有限元分析和数学建模相结合的方法,分别构建神经网络噪声主动控制系统和自适应神经网络噪声主动控制系统,并且比较分析了两种系统的降噪效果。根据降噪要求将本文的研究内容分为两部分,第一部分为车室噪声的预测,第二部分为车室噪声主动控制。其实施步骤如下:首先分别对车身顶棚和地板进行模态分析、车室空腔进行声模态分析,得到声学共振频率进而为结构改进提供依据;然后建立汽车六自由度动力学模型,并且借助和搭建动力学响应的仿真模型,运行仿真模型得到车身顶棚和车身底板的振动加速度;最后将车身顶棚和车身地板的振动加速度作为边界条件导入析,得到车室内驾驶员右耳位置对应节点的频率响应函数曲线和功率谱密度曲线,从而实现了对车室噪声的预测。车室噪声主动控制是指结合信号控制理论和噪声控制理论对车室低频噪声进行有效控制。其具体内容如下:首先根据神经网络和自适应滤波理论分别建立神经网络和自适应神经网络噪声主动控制系统原理图,并且结合编程和中的模块求得神经网络模型的权值和阈值以及自适应滤波器的最适宜滤波器阶数和收敛因子;然后根据控制系统原理图分别建立神经网络噪声主动控制系统模型和自适应神经网络主动控制系统谱密度曲线,通过曲线的对比分析比较了两种噪声主动控制系统的降噪效果。结果表明:自适应神经网络噪声主动控制系统的控制效果比神经网络噪声主动控制系统的降噪效果好。/
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