为更加准确预测发动机进气噪声,发展了采用瞬态边界计算进气歧管流场的方法,并联合声学软件进行声场预测。从一维仿真模型获得可靠的压力和速度边界用于流场计算;采用大涡模拟(LES)和分离涡模拟(DES)两种求解算法模拟歧管内的流场;通过声学有限元方法计算进气口辐射的气动噪声。LES和DES两种方法的流场结果对比表明,DES结果与LES非常接近,同时耗时更少;声场结果与实验结果吻合较好,证明了本文预测方法的准确性;模拟结果和压力边界频谱图的对比分析使空滤器和进气歧管设计更具针对性。

运用ANSYS有限元软件建立超声液位传感器有限元模型，利用其谐波响应、瞬态响应分析技术分析了超声液位传感器声学特性．阐明了超声液位传感器声学特性分析的有限元理论，给出了建模过程若干关键问题的解决方法．研究了保护膜厚度、材料及压电元件的电学品质因数对传感器声学特性的影响，并通过实验验证了谐振频率和最大发射电压响应的仿真计算结果的合理性．由此可见，所建立的分析模型可较准确地对超声液位传感器的声学特性进行仿真模拟，为该传感器的优化设计提供了一种有效的方法．

液压锥阀在气液两相流状态下工作时会产生剧烈的噪声,严重影响锥阀的工作性能及其工作环境,针对这一问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络和多岛遗传算法(MIGA)的方法,对液压锥阀的结构参数进行了优化。首先,采用有限元软件分析了影响锥阀流场及声场的结构参数;然后,以阀芯半锥角角度、喉部长度和阀芯入口角度这3个参数为优化变量,以加权平均噪声最小和加权最大噪声最小为优化目标,通过最优拉丁超立方设计方法确定了样本数据;最后,采用了RBF神经网络方法,建立了锥阀结构参数与噪声关系的近似模型,利用多岛遗传算法对近似模型进行了优化;根据得到的最优参数建立了锥阀优化模型,并进行了声学特性分析。研究结果表明:与原模型相比,优化模型的平均噪声降低23.846 dB,最大噪声降低5.092 dB;该结果验证了基于RBF神经网络和MIGA优化方法的有...