钢板—高聚物—钢板层压复合材料的减振特性

研究了由聚氨酯、橡胶及５０２胶作为夹层的钢板－高聚物－钢板层压复合材料的减振特性。结果指出，采用聚氨酯及其橡胶作夹层制得的复合材料具有很好的减振特性，而用５０２胶作夹层，不能改善减振效果，增加高聚物层厚度和适当加大粘合压力，对提高减振性能是有益的。     

钢板─高聚物─钢板层压复合材料的减振特性

研究了由聚氨酯、橡胶及５０２胶作为夹层的钢板─高聚物─钢板层压复合材料的减振特性，结果指出，采用聚氨酯及其橡胶作夹层制得的复合材料具有很好的减振特性，而用５０２胶作夹层，不能改善减振效果．     

高聚物夹层材料对层压减振复合钢板拉伸剪切强度的影响

研究了高聚物夹层材料对层压减振复合钢板的拉伸剪切强度的影响。结果指出，高聚物夹层材料较厚时，层压减振复合钢板的拉伸剪切变形规律与高聚物夹层材料的一致；高聚物夹层厚度较小时，复合钢板的拉伸剪切强度较高。与酚醛树脂氯丁橡胶相比，聚氨酯作夹层的层压减振复合钢板具有较高的拉伸剪切强度。     

高架线减振轨道减振降噪效果测试与分析

通过对地铁高架桥上双层非线性减振扣件、减振垫浮置板、橡胶弹簧浮置板、钢弹簧浮置板轨道的现场振动和噪声测试,对高架线不同减振轨道结构的实际减振降噪效果进行分析和评价,分析了桥梁结构振动与辐射噪声之间的关系和不同减振轨道对减小桥梁结构辐射噪声的效果,可为今后的轨道减振设计提供借鉴,研究表明：相对于双层非线性减振扣件整体道床桥面,减振垫浮置板、橡胶弹簧、钢弹簧浮置板在1～80 Hz内VL_zmax的减振效果分别为10.2 dB,10.6 dB,11.8 dB;在1～200 Hz内VL_za的减振效果分别为10.3 dB,12.7 dB,12.6 dB;高架线的噪声源频谱是宽频的,在中心频率80 Hz和630 Hz处噪声出现明显峰值;桥梁结构辐射噪声以12.5～250.0 Hz低频噪声为主,桥梁结构辐射噪声可通过桥梁振动速度级或振动加速度级来计算;高架线采用减振轨道可减小桥梁结构辐射噪声,相对于双层非线性减振扣件整体道床桥面,减振垫浮置板、橡胶弹簧、钢弹簧浮置板在12.5～250.0 Hz内桥梁结构辐射噪声L_{Aeq, Tp}的降噪效果...     

基于滚动体打滑特征的滚动轴承振动特性研究

滚动体进入承载区打滑是滚动轴承工作过程中客观存在的一种现象,是诱发滚动轴承振动的一个重要激励源,影响滚动轴承的振动特性。针对滚动体进入承载区的打滑问题,综合考虑滚动轴承时变刚度、游隙、载荷及打滑激励等因素,建立了滚动轴承打滑振动分析模型,研究滚动体打滑状态下滚动轴承的振动特征,分析轴承转速、径向载荷、摩擦因数和打滑范围角等因素对滚动轴承打滑振动特性的影响规律,为滚动轴承的设计、减振降噪与故障诊断提供理论依据。     

滚动轴承支承的齿轮传动轴-板耦合结构功率流传递特性研究

针对影响机械设备整机工作性能的齿轮箱系统动态特性,通过对齿轮箱系统振动噪声的产生机理及传递路径分析,建立轴系传动系统中典型组合结构—板-滚动轴承-齿轮轴-滚动轴承-板耦合系统的动力学模型,并应用子结构导纳法推导计算通过滚动轴承传递到箱板振动功率流的模态解。考虑到模态解的模态密集性,据统计能量分析原理,研究齿轮轴-滚动轴承-板耦合结构的耦合损耗因子的估算方法,统计能量分析与模态解的结果显示,吻合性较好。对振动能量通过滚动轴承传递的特性及影响因素进行研究分析,为齿轮箱系统减振降噪设计提供理论依据。     

基于ESO的夹层阻尼圆锯片减振降噪拓扑优化设计

针对夹层阻尼圆锯片的减振降噪拓扑优化设计,基于渐进拓扑ESO（evolutionary structural optimization）算法,寻求阻尼材料最佳布局. 导出了单元删除方法和损耗因子灵敏度计算方法,建立了拓扑优化流程,将损耗因子灵敏度作为衡量单元对结构损耗因子贡献量大小的标准,通过判断阻尼材料各单元对整体结构的减振效果,删除无效单元,得到满足刚度条件下的夹层阻尼圆锯片结构最优配置,使其在减振降噪的同时达到一定的刚度要求. 通过3种圆锯片模型的阻尼损耗因子对比,验证了优化后的圆锯片具有最佳的减振降噪效果．     

声子晶体与轮边驱动电动汽车振动噪声控制

声子晶体是一种具有弹性波带隙的周期性非均匀新型复合材料,带隙频率范围内的弹性波传播被抑制或被禁止。在介绍声子晶体概念、基本特征及带隙理论的基础上,阐述了声子晶体在振动与噪声控制领域的研究现状;对轮边驱动电动汽车振动噪声的产生机理、频域特性、声品质、现有车用减振降噪材料技术进行分析,得出现有车用减振降噪材料与轮边驱动电动汽车振动噪声的矛盾;最后结合声子晶体各种特性和该矛盾,对声子晶体在电动汽车减振降噪方面的应用研究和挑战做了分析。     

层压减振复合钢板用高聚物夹层的减振特性

为了开发室温应用的层压减振复合钢板的高聚物夹层材料，本文提出了高聚物的选择原则，并对氯丁橡胶、酚醛树脂、聚氨酯和酚醛－氯丁橡胶作了研究比较。结果发现，酚醛－氯丁橡胶具有良好的减振特性。     

层压减振复合钢板用高聚物夹怪的减振特性

为了开发室温应用的层压减振复合钢板的高聚物夹层材料，本文提出了高聚物的选择原则，并对氯丁橡胶，酚醛树脂，聚氨酯和酚醛－氯丁橡胶作了研究比较。结果发现：酚醛－氯丁橡胶具有良好的减振特性。     

6203-2RZ轴承振动与噪声关系的实验研究

以实验为基础，研究了6203-2RZ轴承振动与噪声的关系。振动包括加速度有效值和速度有效值，噪声指声压级。数据处理结果表明，轴承振动与噪声的统计关系不明显。因此，不宜用轴承的振动代替轴承的噪声，应单独研究轴承的噪声问题，制定轴承噪声标准和相应的工艺标准。     

结构参数对轴承振动噪声的影响

根据非线性力学和声学理论,建立轴承结构本身产生振动噪声的数学模型,分析轴承结构参数（径向游隙、沟道曲率半径、钢球个数）对轴承振动噪声的影响。研究表明：径向游隙对轴承振动噪声的影响最为显著,并呈现很好的线性关系。沟道曲率半径对振动噪声的影响复杂,它对轴承振动位移和速度最大幅值的影响各不相同,随着沟道曲率半径的增加,最大声压、最大声压级逐渐减小;从整体出发,在符合设计条件的前提下,减小钢球个数可以减小轴承的振动噪声。 x方向的振动噪声远大于y方向,由此,结构参数对x方向的振动噪声的影响更为显著。通过改变结构参数来减振降噪,比起传统方法简单、可行、有效,减少制造成本,为以后轴承减振降噪提供一种新的方向和一定的参考依据。     

基于DS–PCA模型的包装设备滚动轴承故障诊断方法研究

目的 针对包装设备长期连续工作的工作特性,对其滚动轴承的常见失效故障进行分析,提出一种基于DS–PCA模型的滚动轴承故障诊断方法,构建滚动轴承DS–PCA故障诊断模型,实现包装设备中滚动轴承的在线故障诊断。方法 先运用DS证据理论对采集到的滚动轴承径向振动数据和轴向振动数据进行融合,使得信息具有整体完备性,同时对采集信号进行决策规则下的去噪处理,剔除干扰噪声信息;然后利用主成分分析法(PCA)将融合后的振动信号数据进行Q与T²的统计量计算,并通过对故障轴承振动信号的Q与T²统计量计算,确立故障时的经验阈值;最后,依据实时统计量与经验阈值对比,判断滚动轴承是否发生故障。结果 通过对西储大学公开的滚动轴承试验数据分析计算,得到滚动轴承故障诊断准确率达到94%。结论 该方法满足包装设备故障诊断的要求,其应用将有利于提升包装企业的生产质量和效率。     

基于流形嵌入分布对齐的滚动轴承迁移故障诊断方法

针对变工况下滚动轴承不易获取带标签的振动信号,导致故障诊断准确率低等问题,提出一种基于自适应噪声完整经验模态分解(CEEMDAN)与流形嵌入分布对齐的滚动轴承迁移故障诊断方法。采用CEEMDAN对不同工况下滚动轴承振动信号进行分解,得到若干内禀模态分量(IMF);提取峭度较大的IMF分量的时域和频域特征构造多特征样本集,将所提特征嵌入流形空间进行流形特征变换,同时,对变换后的流形特征动态分布对齐;利用源域数据和目标域数据训练分类模型,以获得未知标签的滚动轴承故障诊断结果。实验表明,所提方法能够最小化域间特征分布差异,有效提高滚动轴承状态识别的准确率。     

复合材料滚动轴承工作性能实验与分析

本文对新开发的复合材料滚动轴承的噪声和疲劳寿命进行了实验研究,实验结果显示出复合材料滚动轴承有显着的降噪性能,其负荷容量和塑料滚动轴承相比有较大幅度提高。     

基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法

在改进形态分量分析阈值去噪方法的基础上,提出了基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法。形态分量分析根据信号中各组成成分的形态差异,构建不同的稀疏表示字典对各组成成分进行分离。当轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由以包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。谐振分量表现为信号中的平滑部分,而冲击分量则表现为信号中的细节部分,因此,可根据谐振分量与冲击分量的形态差异,实现二者的分离。本文方法利用形态分量分析对滚动轴承故障信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后根据冲击分量中冲击之间的时间间隔诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,本文方法能有效地提取滚动轴承故障振动信号中的故障冲击成分。     

滚动轴承局部故障数学模型的建立与应用

在前人所建立的模型基础上,引入了滚动体的随机滑动和周期性变化的振动传递函数,并综合考虑了静态载荷分布和故障点的位置,建立了滚动轴承局部故障的随机振动数学模型。模型使用MATLAB语言编程实现,并通过给其混入噪声进行故障诊断试验,验证了该模型在轴承故障机理分析和故障诊断方面的实效性。     

基于多维振动特征的滚动轴承故障诊断方法

单独提取滚动轴承振动信号的时域或频域特征进行故障诊断,是目前常用的轴承诊断方法,诊断精度有待提高。以时域和频域的多维振动特征参量为指标,以历史诊断正确率作为特征参量权值,分别对滚动轴承的无故障和经常出现的滚珠故障、内环故障和外环故障工况进行特征提取和故障识别。多维时频域振动特征是单维特征依据诊断精度权重的集合。运用BP神经网络分别对信号的时域特征(TDF)、IMF能量矩(IEM)、小波包能量矩(WPEM),以及多维时频域特征进行智能故障判别。实验验证用多维时频域振动特征参量综合诊断的方法进行滚动轴承故障诊断,比单维特征的诊断结果精确且效率较高,该方法可以在滚动轴承故障诊断领域展开应用。     

基于循环双谱的滚动轴承故障诊断

当滚动轴承发生早期点蚀故障时,其振动信号表现出循环平稳特性。由于故障特征频率处能量比较小,特征信息容易被噪声淹没,仅仅利用二阶循环平稳已经不能有效提取故障特征。而循环双谱（即三阶循环累积量谱）这一最低阶的高阶统计量谱对噪声具有较好的免疫力,且计算量也相对来说比较其它高阶统计量分析方法来说最小。本文将尝试用循环双谱的中心频率切片谱,对滚动轴承早期故障做特征提取。仿真和实验结果证明了方法的有效性。     

基于小波变换的轧机振动信号降噪技术研究

由于轧机振动信号受到强烈的噪声干扰,给故障特征的有效识别和准确提取带来很大困难。直接采用频域分析方法诊断早期故障的收效甚微。利用小波分析的“带通滤波”特性,可以将信号按照特定的频段进行分解,分解后的单层重构可以将噪声与可用信号进行成功分离;根据预先设定的阈值对高频分解系数处理后进行全局重构同样可以达到消噪的目的。对于现场采集的轧机振动信号,多种方式的消噪结果表明,含有故障特征的低频信息被成功提取。