TGDI汽油机噪声源时域分离方法研究

汽油涡轮增压缸内直喷(TGDI)汽油机噪声源时域分离对优化燃烧噪声、机械噪声和提升整机声品质至关重要．根据汽油机辐射噪声与缸内压力、转矩激励源之间的传递特性规律，将汽油机噪声分离并定义为燃烧噪声、转矩相关噪声和残余机械噪声．利用主成分回归分析和卷积理论，提出一种汽油机噪声源时域分离方法，建立TGDI汽油机噪声源时域分离模型，并利用缸内压力、转矩与总噪声之间的相干性，验证模型的正确性．开展TGDI汽油机噪声源的分离研究，获得燃烧噪声、转矩相关噪声和残余机械噪声等时域信号，通过倒拖试验方法验证残余机械噪声实测值与计算值之间的吻合程度，验证了分离结果的准确性；对分离后的3种类型噪声时域信号进行频谱分析，确定了3种噪声源的时、频域分布规律．     

基于宽带匹配技术的C波段宽带有源微波冷噪声源设计

针对微波辐射计在同一频段内多通道定标时对稳定宽带低温定标源的需求，结合有源微波冷噪声源的工作原理和宽带匹配技术，提出了一种C波段宽带有源微波冷噪声源的设计方案，并对传统匹配网络结构进行了改进，从而显著地提升了器件的工作带宽，最终使用Avago公司的ATF38143型场效应管设计了一款C波段宽带有源微波冷噪声源。经测试，在常温条件下，该器件在中心频点为6.8 GHz,带宽为1 GHz的范围内输出的最低噪声温度为150.31 K,可应用于多通道C波段微波辐射计的定标工作。同时分析了该器件输出噪声温度受直流偏置电压、环境温度变化的影响，分析结果有助于具体工程应用。     

轮胎在道路上产生的外部噪声

与日俱增的公众压力和不断变化的车辆测试程序要求轮胎制造商必须设计出静音效果更好的轮胎。在此发表URGENT(认识轮胎在道路上的外部噪声)项目的一些初步研究结果。该项目的一个特点是加强了行业和院校活动的相互配合。该项目涉及一家轮胎制造商(登录普)、一家     

基于EEMD-AESSAICA的电驱动单通道噪声源分离识别

为准确分离识别电驱动总成的噪声源，提出一种集合经验模态(EEMD)与改进樽海鞘的独立分量分析(AESSAICA)方法。首先针对传统盲源分离方法存在收敛速度慢、分离精度低的问题，提出基于改进樽海鞘算法的盲源分离算法，提出自适应领导者数目的精英方向学习策略，其能够平衡全局探索和局部开发矛盾、加快收敛速度。其次通过仿真实验验证该方法比传统独立分量算法在分离效果上提升4.38%，能够提高分离效率，提升分离结果质量；然后联合EEMD和AESSAICA算法提出的单通道盲源分离方法，同时验证其相似系数在0.96以上；最后采用该方法分离识别电驱动主要噪声分量。结果表明上述方法能够有效识别电驱动各独立噪声源，通过减速器噪声实验验证最大分离误差为1.1%，分离结果的准确性得到证明。     

压路机噪声控制技术研究

压路机作为道路施工中的重要机械设备，在作业过程中常常会产生较大噪声，基于此，以常见的振动压路机为例，对压路机的噪声源及其特点进行总结分析，同时围绕控制压路机噪声关键控制技术展开探讨，希望能够为有关压路机设计制造及维修改造提供一定参考。     

一种测量线列阵基元相位一致性的方法

0引言近场中对本舰噪声源定位识别可以采用声全息技术,即利用干涉原理来获取被观察物体声场的振幅分布和相位分布的声成像技术。以压电陶瓷水听器为基元组成的基阵能接收到声压幅度信息和相位信息,声全息技术对基元间本身的相位一致性要求很高。在测试系统不变的情况下,常规的比较法测量相位,其误差主要来源于被测水听器与标准     

利用偏最小二乘回归的噪声源分离量化

0引言偏最小二乘回归(partial least squares regression,简称PLS)是一种先进的多元分析方法,主要用来解决多元回归分析中的变量多重相关性或者解释变量多于样本点等实际问题[1]。正是这一特点,因此适用于噪声源的分离量化,特别是对分析空间耦合机械声源贡献大小具有重要的意义。     

某工程机械的减振降噪研究

针对某工程机械存在振动和噪声突出的问题，结合实验测试和仿真模拟，对其减振和降噪性能进行分析与优化。通过分析振动加速度频谱探究振动过大的原因，并利用模态分析实现故障再现，据此对机械结构进行优化设计及试验验证；通过对机械的现场测试和耳旁噪声源分析，探究噪声过高的原因，并据此对不同噪声源提出优化方案，进行对应的仿真和试验验证。结果表明：振动放大问题是由于驾驶室底板与发动机的激振频率发生共振所致，通过结构优化规避了这一现象，优化后的振动传递率已满足要求；对于噪声过高问题，通过针对性的噪声源分析及优化降低了操纵室内噪声，使该工程机械的舒适性得到了明显改善。     

东方红LR6105柴油机噪声源的识别和控制

通过对东方红ＬＲ６１０５ 柴油机进行声强测量，确定了柴油机的主要噪声源，并采取了相应措施，使柴油机的噪声声功率级下降了３．１ｄＢ（Ａ）．     

基于球面阵的低频噪声源定位识别方法

针对小尺度空心球阵列在低频范围内空间分辨率差及其“零点”位置对应频率定位不稳定问题，本文提出了基于虚拟球面阵的噪声源定位识别方法。在声场重建理论逆问题的基础上研究了虚拟球面阵扩展方法，得到比原有球阵更大孔径的虚拟球阵列；将原始阵列与虚拟阵列组合成双层球面阵，在球谐域中采用“分阶-选择”和“声压-振速”2种联合处理；通过球谐函数展开波束形成算法验证以上虚拟球阵及其与实际球阵联合处理后的噪声源定位识别效果。仿真及试验结果表明：本文方法可有效地获得虚拟大孔径空心球阵列，虚拟阵列及其与实际球阵通过联合处理方式获得的虚拟双层球阵均能够有效提高球阵列的低频空间分辨率，同时也解决了原实际空心球阵列的“零点”问题，提高了噪声源定位识别精度。