懿朵科技亮相CAVNC 2026国际研讨会｜分享轨交行业轻量化振动噪声控制全套解决方案

TECH

本届CAVNC 2026是振动噪声领域权威国际学术平台，设置主旨、特邀、分会汇报、海报四大交流板块，聚焦声学超材料、轨交NVH、水下声学、AI振动识别等前沿方向。西安交通大学、西南交通大学、厦门大学、南京大学、新加坡国立大学等百余所海内外高校，轨道交通、航空船舶行业企业齐聚昆明，分享低频降噪、多物理仿真、轻量化降噪材料的理论与工程成果，搭建产学研对接桥梁。

懿朵科技深耕轨交NVH领域，依托频域声品质预测算法、声学黑洞超材料地板、高精度统计能量整车仿真一体化自研体系，携成套工程解决方案参会交流。

8月9日上午分会场，懿朵科技李奇博士带来特邀口头汇报，完整宣讲《基于频域声品质预测与声学超材料的轨道客车内噪声控制研究》全部研究成果，报告兼顾理论算法创新与实车仿真验证，数据详实、贴合轨交工程实际需求，获得海内外专家高度认可。

完整技术体系分为两大核心板块：

• 自研频域声品质预测算法

轨道交通传统仿真仅能输出频域数据，无法提前评估粗糙度、抖动度等主观听觉指标，只能整车试制后实测，拉长研发周期。懿朵科技打造三层一体化频域声品质预测模型，依托遗传算法优化尖锐度计算、BP神经网络校正粗糙与抖动度偏差、ISO标准精准计算响度，各项指标误差分别控制在5%、2%、1%以内，算法可直接对接主流仿真工具，无需额外时域测试设备，实现降噪方案前期声品质预判，有效缩短整车NVH研发迭代周期。

图1 训练流程

• 声学黑洞轻量化超材料地板

针对传统隔音材料增重降噪的行业短板，项目组研发内嵌声学黑洞复合阻尼地板，经过单元、整车、实验室多轮验证，该结构可高效聚集耗散振动能量，相较常规阻尼板材减振性能提升14.3%、减重8.6%；装车后车内总声压级、响度显著下降，和传统5mm隔音垫隔声性能持平，振动辐射噪声更低，仅小幅抬高尖锐度，不会造成听觉不适，可广泛应用于地铁、动车组、市域列车降噪改造。

图2 降噪前后的SPL对比

作为专注振动噪声（NVH）、多物理场仿真领域的科创企业，懿朵科技核心研发团队由声学、力学、仿真多学科博士、硕士组成，业务覆盖轨道交通、核电、航空航天、船舶海工、汽车等高端装备赛道，具备完整自主技术矩阵：

1. 仿真技术：国产化声学有限元/边界元/统计能量法仿真方案、GA-BP频域声品质预测算法、AI多源大模型应用；

2. 降噪新材料：声学黑洞复合结构、声学超材料、轻量化隔吸声一体化组件；

3. 测试装备：全场激光测振、声学成像、无线振动噪声快速测试系统、混响-消声室隔声对标测试整套方案；

4. 工程服务：整车NVH摸底、噪声源溯源、轻量化降噪方案定制、全流程技术培训。

本次登陆CAVNC国际权威学术平台，是企业在轨交轻量化降噪、AI声品质仿真领域自研技术获得国际学术界认可的重要里程碑。