【摘 要】
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综合考虑发动机进气消声器声学性能和阻力特性,采用蒙特卡洛模拟(MCS),分别对基于传递矩阵和神经网络建立的进气消声器传递损失和压力损失数值模型进行参数贡献度分析,结合改
【基金项目】
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国家重点研究计划资助项目(2017YFB0103300)
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综合考虑发动机进气消声器声学性能和阻力特性,采用蒙特卡洛模拟(MCS),分别对基于传递矩阵和神经网络建立的进气消声器传递损失和压力损失数值模型进行参数贡献度分析,结合改进遗传算法(GA)对进气消声器进行单目标和多目标优化。研究结果表明:MCS方法有效辨识出参数L2,L4,L6,D2,D3,D4对传递损失和压力损失贡献都较大,简化了优化分析模型。基于神经网络建立的消声器压力损失数值模型精度较高,消声器压力损失大小的限制对进气消声器的优化结果影响较大。在满足压力损失的情况下,单目标优化能使进气消声器的传递损失
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