汽车排气系统尾管噪声声品质研究与优化

针对某型汽车排气系统尾管噪声声品质问题,提出一种以径向基函数神经网络建立排气系统结构—尾管噪声声品质预测模型,并通过自适应模拟退火算法对排气系统噪声声品质进行优化的方法,来提高排气系统的声品质。以某型汽车排气系统为研究对象,建立包含结构参数的样本数据库,并用GT-POWER进行仿真计算得到得到样本数据的噪声数据,对仿真得到的声音数据进行声品质的主观评价打分,通过径向基函数神经网络建立排气系统结构—尾管噪声声品质预测模型,对作为模型自变量的排气系统结构参数对尾管噪声声品质的贡献量和灵敏度进行了分析,最后采用自适应模拟退火算法对排气系统结构参数进行了优化,并对优化结果进行实验验证,结果表明排气系统声品质显著提升。