一种车内噪声预测的方法

摘要

本发明公开了一种车内噪声预测的方法，该方法根据逐维分析理论确定设计人员所关心的车内噪声响应的波动范围。首先，实现区间参数的标准化，在参考点处以区间参数每个维度上的平面切割车内噪声响应所在曲面，确定近似多项式函数的阶数，进一步确定数值积分点个数。其次，选择对应的数值积分点，计算在数值积分点处的车内噪声响应，确定近似多项式函数，进一步确定最大值点与最小值点。最后，组合形成最大值点向量和最小值点向量，确定车内噪声响应的波动范围。本发明考虑了工程领域普遍存在的不确定因素对车内噪声响应的影响，将传统车内噪声分析拓展为车内噪声区间分析，可以预估车内噪声响应的波动范围，符合工程领域实际需求，应用前景明朗。

主权项

一种车内噪声预测的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：第一步：通过区间定量化方法将汽车车内噪声分析的相关不确定参数定量化，相关不确定参数是设计人员通过灵敏度分析筛选确定的，记为区间参数向量p^I，维度为n，并将所有区间参数转化于标准区间[‑1,1]内；第二步：确定区间参数的参考点，即设计人员实际所应用的不确定参数的某个特定值，选择中心点值向量p^c，也可以选择为名义值向量pⁿ或其他任意给定向量，通过参考点p^c，以区间参数每个维度上的平面切割车内噪声响应所在曲面；第三步：基于第二步所得的第i(1≤i≤n)个维度上的截平面曲线，确定近似多项式函数的阶数及数值积分点，以车内噪声的数值分析模型为黑箱计算数值积分点处车内噪声响应，应用高斯‑勒让德积分公式计算近似多项式函数的系数，进一步地，计算近似多项式函数的导函数，确定其稳定点；第四步：由第三步所得的关于第i个参数的稳定点及标准区间端点值‑1和1形成关于第i个参数的潜在最值点集合，基于该潜在最值点集合及第三步中的近似多项式函数计算关于第i个参数的最大值点与最小值点，并最终将最大值点与最小值点转化为第i个参数的真实值，即p_i,max与p_i,min；第五步：针对第一步中所有区间参数，重复第三步与第四步的操作，获得区间参数向量每个维度上的最大值点与最小值值点，并最终组合形成最大值点向量与最小值点向量，即p_max与p_min；第六步：以传统的车内噪声确定性数值分析模型为黑箱，分别计算在最大值点向量p_max与最小值点向量p_min处的车内噪声响应，最终得到车内噪声响应的波动范围或称为区间估计。