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基于代理模型的消声器噪声和背压多目标优化
被引量：
5
1
作者
黄泽好
黄荆荣
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期201-208,共8页
以汽车尾管噪声和排气背压为目标,以消声器结构参数为变量,以精度较高代理模型进行多目标优化.通过最优拉丁超立方方法采集试验样本,比较不同代理模型精度后确定应用Kriging代理模型并结合带有精英保留策略的非支配排序遗传算法(NSGA-...
以汽车尾管噪声和排气背压为目标,以消声器结构参数为变量,以精度较高代理模型进行多目标优化.通过最优拉丁超立方方法采集试验样本,比较不同代理模型精度后确定应用Kriging代理模型并结合带有精英保留策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),进行多目标优化得到了最优解集帕累托前沿.在背压小于20 kPa附近选择一个多目标优化解并对优化后的消声器进行仿真和试验验证,各工况下尾管噪声误差在2%以内,额定转速排气背压误差为0.86%,优化后的尾管噪声和排气背压均在目标限值以内,说明代理模型可信,优化方法可行.
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关键词
消声器
代理模型
尾管噪声
排气背压
多目标优化
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职称材料
题名
基于代理模型的消声器噪声和背压多目标优化
被引量：
5
1
作者
黄泽好
黄荆荣
机构
重庆理工大学车辆工程学院
汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室
中国重汽集团重庆燃油喷射系统有限公司
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期201-208,共8页
基金
重庆市教委科研项目(KJQN201801101)
重庆市研究生导师团队项目(渝教研发[2018]6号).
文摘
以汽车尾管噪声和排气背压为目标,以消声器结构参数为变量,以精度较高代理模型进行多目标优化.通过最优拉丁超立方方法采集试验样本,比较不同代理模型精度后确定应用Kriging代理模型并结合带有精英保留策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),进行多目标优化得到了最优解集帕累托前沿.在背压小于20 kPa附近选择一个多目标优化解并对优化后的消声器进行仿真和试验验证,各工况下尾管噪声误差在2%以内,额定转速排气背压误差为0.86%,优化后的尾管噪声和排气背压均在目标限值以内,说明代理模型可信,优化方法可行.
关键词
消声器
代理模型
尾管噪声
排气背压
多目标优化
Keywords
muffler
proxy model
tailpipe noise
exhaust back pressure
multi-objective optimization
分类号
U463.51 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于代理模型的消声器噪声和背压多目标优化
黄泽好
黄荆荣
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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