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基于神经网络方法的高速列车车外气动噪声预测
  • ISSN号:1006-1355
  • 期刊名称:《噪声与振动控制》
  • 时间:0
  • 分类:U270.16[机械工程—车辆工程;交通运输工程—载运工具运用工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]西南交通大学牵引动力国家重点实验室,成都610031, [2]西南交通大学材料先进技术教育部重点实验室,成都610031
  • 相关基金:国家自然科学基金(U1434201); 国家863计划(2011AA11A103-4-2)
中文摘要:

利用神经网络进行高速列车车外气动噪声预测研究。基于Lighthill声学类比理论,建立高速列车气动噪声计算模型。在此基础上采用Levenberg-Marquardt(LM)算法建立车外气动噪声的神经网络预测模型,选取车外气动噪声样本点对预测模型进行训练,用训练好的神经网络预测模型预测车外气动噪声。结果表明,建立的神经网络模型对车外噪声具有较好的预测效果,可以用来进行高速列车车外噪声预测。

英文摘要:

The neural network method was used to predict exterior aerodynamic noise of high-speed trains. Based on Lighthill's acoustic analogy theory, an aerodynamic noise computation model of the high-speed train was built. Then, a neural network model for aerodynamic noise prediction was built up using Levenberg-Marquardt(LM) algorithm. The prediction model was trained by the sample data of the external aerodynamic noise signal, and the trained neural network model was used to predict the external aerodynamic noise. The results show that the neural network method for aerodynamic noise prediction is a quite accurate algorithm and can be used for exterior aerodynamic noise prediction of high-speed trains.

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期刊信息
  • 《噪声与振动控制》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国声学学会
  • 主编:严济宽
  • 地址:上海华山路1954号交通大学
  • 邮编:200030
  • 邮箱:NVC@sjtu.edu.cn
  • 电话:021-62932221
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-1355
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1346/TB
  • 邮发代号:4-672
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版)
  • 被引量:8372