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1. 基于机器学习的超材料性能表征和逆向设计研究
徐顾鑫, 范伟, 吕慕沄, 秦佳贺, 夏兆旺
噪声与振动控制    2025, 45 (4): 91-96.  
摘要210)      PDF(pc) (2012KB)(254)    收藏
具有独特结构的超材料,可以拥有天然材料无法比拟的性能,已在诸多领域得到应用。针对传统采用实验和有限元仿真等方法构建性能优异的超材料结构需要消耗大量时间的问题,提出一种基于机器学习的方法来表征超材料的有效性能,并在此基础上设计其微观结构,使其在力学、减振降噪领域具有良好性能。研究结果表明:采用随机森林回归模型的超材料性能表征的确定系数大于0.98,误差小于0.88 %,均方根误差小于0.03,基于机器学习的方法能够准确表征超材料的性能。此外,优化算法逆设计出的结构不仅拥有较高热导率和杨氏模量,还能使带隙宽度增加。
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2. 侧风下的汽车非光滑表面后视镜气动降噪研究
范伟军,陈涛,石少亮
噪声与振动控制    2017, 37 (5): 103-108.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2017.05.022
摘要487)      PDF(pc) (2433KB)(1560)    收藏

汽车高速行驶时的气动噪声严重影响汽车乘坐舒适性,研究表明仿生凹坑非光滑表面的扰流效应具有气动降噪的作用。通过以汽车行驶时常见的侧风工况为研究点,在后视镜边缘布置仿生凹坑非光滑单元结构,研究侧风对非光滑表面气动降噪效果的扰动。采用分离涡模拟(Detached eddy simulation,DES)与计算气动声学(Computational aeroacoutics,CAA)相结合的方法,在无侧风与侧风工况下进行数值模拟得到监测点声压级频谱。通过对比定常分析中A柱后视镜区域流动特征,压力云图,并结合侧窗区域监测点的声压级频谱图,探讨非光滑表面在侧风下对流场控制及气动降噪中的作用。研究结果表明侧风对非光滑表面后视镜气动降噪效果存在较大影响,并且在侧风下背风侧时非光滑表面的降噪效果最好。

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