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71.
以某车型为研究对象,针对车内低频(20 Hz~100 Hz)声振舒适性问题的研究与解决,对其传动系布置及构造加以解析。在此基础上,界定进行车内声振舒适性分析研究所依托的"对象系统",合理划分、组织其子系统并明确其动态特性有效信息,进而揭示出车辆加速过程中发动机中低转速范围内的传动系扭振影响车内声振舒适性的作用机理,并通过实验验证了机理判断的合理性,从而为车内声振舒适性的改进提供了依据和线索。另一方面,依托典型车型具体问题的机理研究,从中归纳总结出处理此类问题的一般性原则,可推广应用于同类车型问题的研究和解决,为后续进一步研究形成规范化的技术解决方案打下基础。  相似文献   
72.
电机是电动汽车主要噪声源之一。首先对电动汽车驱动电机进行振动测试,分析电机的振动特性,找到其中振动能量较大的频率成分。然后对电机定子结构进行优化,通过改变定子的固有特性来降低定子的振动响应,最终降低电机的振动水平。  相似文献   
73.
基于消声室内台架试验,对某企业研发的燃料电池汽车空辅系统内的离心风机进行了噪声特性分析。通过初步预测离心风机噪声并设计试验方案,测量不同稳态和瞬态工况下离心风机的振动和噪声信号。离心风机的噪声主要表现为由风机叶轮、散热风扇等产生的阶次噪声以及由进气湍流、电磁激励等产生的宽频噪声两类,经过对采集的信号进行频谱分析以及阶次分析,明确了其主要的噪声成分是离心风机的进气噪声、风机叶轮和散热风扇的气动噪声。  相似文献   
74.
基于支持向量机的车内噪声声品质预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了采用支持向量机的车内噪声声品质预测方法,对采集的车内噪声样本采用基于小样本理论的支持向量机回归方法,建立车内噪声声品质客观评价参量与主观评价结果的关系模型对车内噪声声品质进行预测.实例分析表明,选取适当的车内噪声声品质客观评价参量,利用支持向量机回归方法建立的车内噪声声品质预测模型的预测精度较高.  相似文献   
75.
永磁同步电机6i阶(i∈N)转矩波动是电机总成与电动车车身阶次振动的主要振源。提出了一种考虑定子开槽与高次谐波的永磁同步电机解析计算模型,建模过程基于瞬态气隙磁场分布的计算。当不考虑电流谐波时,电磁转矩具有6i阶(i∈N)转矩波动特性。最后,通过有限元计算验证了该解析计算结果。文中解析模型揭示了电动车用永磁同步电机转矩波动非线性的形成机理。  相似文献   
76.
通过声振实验测量了燃料电池轿车不同匀速行驶工况下的车内噪声和主要零部件的振动状况,实验结果表明高速工况下驱动电机单元成为车内噪声的主要来源。并在ADAMS中建立了驱动电机与副车架刚柔耦合振动仿真模型,分析了柔性副车架对振动系统模态的影响。  相似文献   
77.
燃料电池轿车氢辅系统的动态特性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过独立运行法对某燃料电池轿车进行振动噪声特性测试,初步确定怠速工况下车内噪声的主要噪声源为燃料电池辅助系统.针对氢辅系统箱体的振动问题,通过模态试验并结合有限元分析,迅速地掌握其动态特性.所得结果为进一步的理论分析及结构优化设计提供指导.  相似文献   
78.
燃料电池轿车车内后部噪声实验分析与控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对车内后部噪声的测试,分析了车内后部噪声的分布状况,对试验数据进行频谱分析处理了解车内后部噪声的主要频率成分并结合振动试验判断了主要噪声源;通过隔声与吸声措施提高了后排座隔板和衣帽架对中高频噪声的隔声量,改善了乘坐室后部噪声的强度与频率特性,提高了乘座舒适性。  相似文献   
79.
对离心式静扭台进行了动力学和运动学分析,建立了系统工作时的数学模型;探求了数学模型的理论解;运用计算机模拟计算了实验台工作过程中扭矩波形畸变规律,得出了扭矩波形畸变的实质是系统发生了二次谐波共振的结论;实验证明理论模型和理论求解方法的正确性。本理论模型和理论求解可为进一步分析实验台的振动性能及实验台主要参数的优化设计提供必要分析手段。  相似文献   
80.
以某燃料电池车用离心压缩机为研究对象,测试并分析其在不同工况下的气动性能及气动噪声。试验结果表明:当离心压缩机工作在高效率的额定工况区时,进口处气动噪声最小,总声压级峰值出现在轻度喘振线附近;额定工况和阻塞工况的主要噪声源为旋转基频噪声;轻度喘振工况的主要噪声源为窄带啸叫噪声,其频率约为转频的3.9倍;深度喘振工况时550~2 000 Hz的宽频噪声明显上升;叶片通过频率噪声与流量无明显关系,且对总体噪声贡献量不大。应用商业软件CFX对轻度喘振工况下离心压缩机窄带啸叫噪声的产生机理进行分析。仿真结果表明:当离心压缩机流量低于额定流量时,进口冲角增大,导致主叶片、分流叶片前缘及扩压器内靠近轮罩面出现严重的二次流,叶片前缘和扩压器的同时失速是造成轻度喘振工况下窄带啸叫噪声的主要原因。  相似文献   
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