【摘 要】
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针对某款车型在40km/h粗糙路面行驶时，车内主驾耳旁噪声声品质主观感受较差的问题。首先，采用传递路径分析（Transfer Path Analysis， TPA）方法得到每条路径对于车内驾驶员耳旁噪声的贡献量。其次，基于遗传算法（Genetic Algorithm， GA）优化BP神经网络的权值和阈值建立车内声品质预测模型，实现传递路径分析与声品质相结合，有效识别出48条结构路径中后副车架左后、
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目-基于车内声品质的混合动力汽车动力耦合研究（51575238）；
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针对某款车型在40km/h粗糙路面行驶时，车内主驾耳旁噪声声品质主观感受较差的问题。首先，采用传递路径分析（Transfer Path Analysis， TPA）方法得到每条路径对于车内驾驶员耳旁噪声的贡献量。其次，基于遗传算法（Genetic Algorithm， GA）优化BP神经网络的权值和阈值建立车内声品质预测模型，实现传递路径分析与声品质相结合，有效识别出48条结构路径中后副车架左后、右后和右前安装点Z向三条路径对车内噪声烦躁度贡献最大。最后，结合模态分析和频谱分析确定为后副车架模态问题。通过调整后副车架衬套刚度，车内主驾耳旁噪声声品质得到有效改善。
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