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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种汽车悬架结构路噪的自学习预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115130218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210755132.X，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种汽车悬架结构路噪的自学习预测方法是由黄海波;丁渭平;王大一;杨明亮;郑志伟;吴昱东;朱洪林;戴沛松设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车悬架结构路噪的自学习预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于交通工具技术领域，具体涉及一种汽车悬架结构路噪的自学习预测方法。本发明提供一种汽车悬架结构路噪的自学习预测方法，目的在于增强汽车路噪预测方法的稳健性和可解释性。本发明基于面向悬架路噪的知识驱动模型和利用LSTM搭建的数据驱动模型，将知识与数据融合迭代，旨在增强汽车路噪预测方法的稳健性和可解释性，并且能随着数据样本的扩充实现知识驱动模型和数据驱动模型的自我学习，从而为汽车NVH工程师提供有效的指导，提升汽车路噪预测分析的效率。

本发明授权一种汽车悬架结构路噪的自学习预测方法在权利要求书中公布了：1.一种汽车悬架结构路噪的自学习预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：根据汽车不同悬架的不同结构特性，分析对应悬架从路面激励到车内驾驶员右耳噪声的结构路噪传递路径，并按照“整车级—系统级—子系统级—零部件级”的层级标准建立悬架结构路噪的多层级分解树； 步骤2：在多层级分解树中嵌入智能算法，利用智能算法学习多层级分解树中各个目标节点之间的数据关系，得到数据驱动模型； 步骤3：建立从路面激励到悬架车身接附点的整车动力学解析模型，再基于试验分析获取悬架车身接附点振动到车内路噪的传递关系，从而构建路面激励到车内驾驶员右耳噪声的知识驱动模型； 步骤4：以建立好的数据驱动模型和知识驱动模型为基础，利用多目标优化算法，以两种模型的评价指标和二者之间预测结果的均方误差为目标，对数据驱动模型的内置超参数和知识驱动模型的设定参数进行优化，最后对两种模型预测结果分别乘以各自设定的权重并进行求和，将求和结果作为最终预测结果； 所述步骤2包括以下步骤： 按照悬架结构路噪的多层级分解树对试验和仿真数据进行整理并归一化处理，然后按照一定比例分成训练集，测试集和验证集； 在悬架结构路噪的多层级分解树中的上下层级间的各个目标节点之间引入多层LSTM算法和Dropout方法构建数据驱动模型，并基于训练集对数据驱动模型进行训练，LSTM结构公式如下： 式中f为遗忘门，g为记忆单元，i为输入门，o为输出门，σ为sigmoid函数，xt为此时刻的输入，ht-1为上一时刻的输出的隐藏状态，为xt对应的权重，为ht-1对应的权重，bf为f对应的偏置； 针对训练好的数据驱动模型输入测试集的数据进行模型评估，根据数据驱动模型评价指标均方误差确定数据驱动模型的预测效果； 调整数据驱动模型LSTM层数以及Dropout的神经元损失百分比，重复对数据驱动模型进行训练、测试、评估直至数据驱动模型的均方误差收敛。

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