[发明专利]车辆声学包隔声性能预测模型的搭建方法及预测方法

说明书

本发明公开了一种车辆声学包隔声性能预测模型的搭建方法及预测方法，包括以下步骤：（1）建立声学包隔声性能目标分解架构；（2）数据收集及预处理；（3）建立SVR预测模型；建立SVR预测模型。本发明通过建立隔声性能指标噪声衰减量与各声学包部件吸隔声性能的映射关系，以实现对噪声源到接收点的噪声衰减量的准确预测。

技术领域

本发明属于车辆的NVH(噪声、振动、声振舒适性)技术领域，具体涉及一种车辆声学包隔声性能预测模型的搭建方法及预测方法。

背景技术

随着汽车行业的发展，汽车NVH性能逐渐受到企业和用户的重视。声学包是改善汽车NVH性能的有效措施之一，主要是通过在车身系统布置一些吸隔声材料或采用一些具有吸隔声作用的结构、技术，来提高车身系统的隔声性能，从而隔绝、吸收更多向车内传递的噪声，由此改善车内噪声水平，提高车辆的NVH性能。通常将布置于车身系统的吸隔声材料或具有吸隔声作用的结构等统称为声学包，如：前围隔音垫、地毯、顶棚等等。

目前对于汽车声学包的隔声性能，多采用试验和仿真的方式进行研究，这种方法能够有效的对汽车声学包进行分析、设计及优化，相关技术成熟可靠，已在行业内得到广泛应用。但是，由于其建模仿真的特点，这种方法存在一些缺点：需要人工对仿真模型进行大量的修正工作，效率较低，并且模型精度难以得到良好的把控；部分建模参数的获取较为困难，影响建模工作的效率和精度。

又如专利文献CN109660916A公开了一种优化车内噪声声学包的方法，包括：获取声学包零部件的声学性能函数；在车厢外部的噪声源和车厢内接受体处布置噪声采集传感器；采集汽车在不同工作状态下的第一噪声数据；根据第一噪声数据和声学包噪声传递函数，得到各噪声源对车内总声源的贡献比；根据噪声源对车内总声源的贡献比，获得预优化噪声源；采集预优化噪声源的传递路径上的声学包零部件逐一去除时的第二噪声数据；根据第二噪声数据、预优化噪声源的传递路径上的声学包零部件均去除时的清洁噪声传递函数和声学包零部件的声学性能函数，得到声学包优化模型；根据声学包优化模型得到声学包零部件的改进参数。该方法能够有效的优化车内噪声，针对性强，可靠性高，但是其不足之处在于需要进行大量的试验工作，时间和成本较高，并且在声学包的开发设计阶段初期难以通过实车试验的方法对声学包进行设计。

又如专利文献CN110110437A公开了一种基于相关区间不确定性理论的汽车高频噪声预测方法，在建立整车统计能量模型并进行声学包定义和模型对标的基础上，选择工程中一致性较差的几何和材料参数作为区间不确定参数，通过线性约束不等式方程描述不确定参数相互间的关系；计算车内噪声对各个不确定参数的局部灵敏度，并依据灵敏度大小对不确定参数进行重新排序，并以此带入不等式方程，得到有序不确定参数向量和不确定参数修正摄动区间；将车内噪声进行一阶泰勒级数展开并带入不确定参数中心值和修正摄动区间，获得车内高频噪声的分布界限。该方法通过建立整车统计能量模型，结合相关区间不确定性理论对声学包的相关参数进行了分析，并实现了对汽车高频噪声的预测，其不足之处在于，该方案是基于整车统计能量模型，采用仿真建模的方法需要对模型进行大量的修正工作，建模工作量较大，并且建模精度不好把控。

因此，有必要开发一种车辆声学包隔声性能预测模型的搭建方法及预测方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种车辆声学包隔声性能预测模型的搭建方法及预测方法，通过建立隔声性能指标噪声衰减量与各声学包部件吸隔声性能的映射关系，以实现对噪声源到接收点的噪声衰减量的准确预测。

第一方面，本发明所述的一种车辆声学包隔声性能预测模型的搭建方法，包括以下步骤：

(1)建立声学包隔声性能目标分解架构；

对噪声传递路径进行分析；基于噪声传递路径对声学包隔声性能目标进行分解，得到声学包隔声性能目标分解架构，所述声学包隔声性能目标分解架构包括顶层数据和底层数据；

(2)数据收集及预处理；