结构参数对共振式消声器共振频率影响的修正

由于古典集中参数频率计算公式存在估算精度较低的问题,针对共振式消声器共振频率古典集中参数计算公式,以三维有限元软件计算结果为基础,提出了新的连接管长度修正公式,将共振频率预测误差降低在3%以内,解决了精度较低的问题。针对某发动机排气噪声超出企业标准限值,运用流体和声学有限元仿真分析的方法,结合台架试验并综合使用共振式消声器共振频率修正公式,对复杂排气消声器进行分析与改进,取得了良好的改进效果,验证了新的修正公式能够满足工程实际需要。     

基于阵列测量与声功率分析的三轮摩托车整车噪声源识别

针对某型三轮摩托车加速行驶噪声超过国家标准限值,基于声波声压、阶次分析等理论,运用频谱分析、阵列声压测量以及声功率分析,对车辆主要噪声源进行了识别,确定排气系统为主要噪声源,排气消声器辐射噪声在中、低频和高频段贡献相当,将吸声材料运用到摩托车覆盖件上,进一步验证了排气消声器为主要噪声源,并取得了一定的降噪效果。     

LMS方法的改进及联合EEMD在振动信号去噪中的应用

针对机械振动信号特征提取中的去噪问题,本文联合集合经验模式分解(EEMD)和最小均方算法(LMS)发展了一种自适应去噪方法。首先研究了LMS的固定步长固定阶数、变步长(VS)和变阶数(VT)的算法性能,提出在迭代过程中以比较阶数和步长变化时的最小均方误差期望为收敛方向,发展了一种联合变步长变阶数最小均方算法(VSVT-LMS)的去噪方法;通过对原信号的EEMD分解,使各模式分量窄带化,进而通过VSVT-LMS对每个IMF分量进行去噪,有效避免LMS算法对宽频信号的不稳定性,同时也避免了EMD分解的不唯一性和去噪中阈值的选择问题。最后通过对仿真和实际车辆振动信号去噪,验证了方法在工程上的可行性。     

某型联合收割机的多相关声源识别

针对某联合收割机耳旁噪声不满足国家标准限值的问题,对整车进行声源识别,结合偏相干分析、传递路径分析和相关相干分析理论发展了适合复杂机械的多相关声源识别方法。通过测试各声源部位声压,找出各声源之间相互影响的结构,对多相关声源测点进行偏相干能量处理,得到机械传动部件对耳旁噪声的能量贡献和受干涉声源结构的独立声学特性。结合传递路径分析方法得到了发动机相关声源对耳旁噪声的噪声能量贡献,经过对主要声源位置相应的改进措施,实车验证耳旁噪声能够满足国标要求。     

车辆噪声源识别方法综述

在车辆产业中,噪声问题越来越突出,噪声源识别方法是车辆噪声控制的重要前提。近年来,车辆噪声源识别的方法得到快速发展,但仍需不断改进和完善。本文对车辆噪声源识别方法进行总结,将车辆噪声源识别方法分为传统方法、基于信号处理方法和基于声阵列技术方法三类,并描述和分析各种识别方法的特点。最后总结全文,展望未来车辆噪声源识别方法。