一种基于权重频率化有限元法神经网络的阻抗复合式消声器建模方法及系统

本发明提供了一种基于权重频率化有限元法神经网络的阻抗复合式消声器建模方法及系统，属于内燃机消声器领域。为了解决现有消声器性能的有限元预测方法存在高频计算计算量激增、多目标优化效率低的问题。本发明通过构建权重频率化有限元神经网络，结合物理模型与数据驱动模型的优势，实现消声器全频带高效性能预测和优化设计。本发明能够提高多目标优化效率，引入动态参数调整机制，优化频率权重分配，为阻抗复合式消声器的设计与优化提供了科学、高效的解决方案。