现代低噪轮胎花纹仿真优化设计

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时间:2019-02-28

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1、武汉理r=大学硕士学位论文摘要随着生活质量的提高,以及环保意思的增强,人们对交通噪声的重视程度也越来越高。据国内外研究表明,当汽车时速超过70公里时,轮胎花纹噪声成为整车噪声的主要噪声源。近年来,国内外对轮胎花纹噪声进行了大量研究,相继提出了一些专利成果,但轮胎花纹噪声的实用数学模型和低噪声轮胎的设计方法是绝对保密的。轮胎花纹噪声控制技术涉及应用声学、数学建模、数字信号处理、心理学等多学科领域,对于目前流行创新的但又难以分类归类的花纹样式,低噪优化成为难点。本文开展了对现代轮胎花纹噪声仿真建模以及低噪优化的研究,主要内容如下:本文首先论述了轮胎花纹噪声的发声机理、数学模

2、型及计算机仿真分析方法,这是设计低噪声轮胎花纹的理论前提。提出了现代低噪花纹的定义并重点研究了一种典型的现代低噪花纹类型——多条顺逆向轮胎花纹的发声模型和仿真分析方法。轮胎花纹低噪优化是轮胎花纹噪声控制的核心和难点,本文以现代轮胎花纹设计参数为基准,对现代轮胎花纹低噪优化理论进行了系统的分析和探讨i在此基础上,从工程角度提出了低噪声轮胎花纹设计准则及其过程方法,使得现代轮胎花纹低噪优化过程更趋于合理和快速。基于轮胎花纹参数优化的实际情况,本文将免疫算法与遗传算法相结合,在遗传算法的基础上加入免疫算法的记忆、识别等功能,提出了采用免疫遗传算法(IGA)用于低噪声轮胎花纹参

3、数的优化,以提高其适用性。并总结了运用免疫遗传算法对花纹参数进行智能优化的步骤和方法。论文阐述了相关软件的设计以及原程序的改进,编制了多条顺逆向花纹的低噪声轮胎花纹设计软件。错位是影响多条顺逆向花纹发声的主要因素,轮胎花纹的合理错位会使时域声中心能量分布趋于均衡,从而降低轮胎花纹的总噪声峰值。通过在软件中增加花纹错位优化设计,从而找出满足噪声要求的花纹。最后以实际轮胎花纹方案作为优化对象,给出了仿真实例,结果证明达到了低噪优化设计的目的。本文的研究成果和程序具有较强的工程实用性,为现代低噪轮胎设计和生产提供了强有力的高效方法与路径。关键词:轮胎花纹,噪声控制,优化设计,

4、免疫遗传算法,花纹错位武汉理1:大学硕十学位论文AbstractWiththedevelopmentofthecity,theControloftrafficnoisehasbeenanimportantpartofcityenvironmentalprotectionproblems.AndvehiclenoiseiSthemainsourceoftrafficnoise.Whencarsareatspeedsabove70km/h,treadpatternnoisebecomesthedominantsourceofnoise.Inrecentyears,tiren

5、oisehasbeenstudiedonalargescaleintheUnitedStates,EuropeandJapan,anumberofpatentshavebeenputout,butthepracticalmathematicalmodelsofthetirenoiseandthedesignmethodsoflOW—noisetireareabsolutelyconfidential.ThedesignoflOW.noisetirehasbecomeaimportantproblemtoberesolvedintirestructuraldesign.F

6、irstlythispaperanalyzesthesoundmechanism、thesimulationmodeloftreadpatternnoiseandComputersimulationanalysis,thethreeaspectsarethetheorypreconditionofdesigningtreadpattern.ThedefinitionofmodernlOW-noisepatternandfocusonthevocalmodelandsimulationanalysisofatypicalmodemlow.noisepattern————.

7、multi.pattern.NoisereductionoptimizationiSthekemelanddifficultpointsoftreadpatternnoisecontr01.Thispapersystematicallyandintensivelystudiesthenoisereductionoptimizationtheory.Basedonit,thisPaperthenputsforwardcriterionandprocessmethodforthreadpatternnoisereductionoptimiza

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