一种基于PSO-BP神经网络的车用轴流冷却风扇噪声预测方法

本发明公开了一种基于PSO‑BP神经网络的车用轴流冷却风扇噪声预测方法，涉及车用噪声预测技术领域。本发明至少包括以下步骤：步骤1：搭建车用轴流冷却试验风扇与仿真模型，将仿真模型进行合理性验证，即确认其能够准确模拟实际风扇行为，在合理性验证后通过仿真模型进行仿真分析，进而获取到不同风扇参数配置下所对应的风扇噪声水平。本发明通过将粒子群算法与BP神经网络融合，旨在结合两者的优势以提升预测效率与精度，本发明不仅保留了BP算法在精确优化方面的优势，还借助粒子群算法的全局寻优能力，加速了优化过程，避免了局部最优陷阱，从而显著提高了寿命预测的准确性和效率。