时域工况传递路径分析方法

针对非稳态工况振动噪声的传递路径分析需求,将频域工况传递路径分析方法推广到时域,利用指示点和目标点的时域工况数据实现路径分解,提出了时域工况传递路径分析方法。利用时域传递率函数建立了目标点与指示点时域工况数据的卷积关系,并将其离散化后以矩阵方程的形式表示,然后采用Tikhonov正则化求解,即可利用不同工况下目标点和指示点的时域响应数据计算出时域传递率函数,能进行振动噪声的分解和预测。通过九自由度集中质量块模型仿真与简易车身骨架模型试验进行检验,结果表明所提出的方法具有较好的精度,可以准确地进行时域传递路径分析,并能准确预测目标点在非稳态工况下的响应。     

人群分类与车内噪声声品质主观评价研究

本文以等响处理后的车内噪声为研究对象,进行噪声声品质的主观评价研究。研究发现,人群分类处理对于揭示噪声声品质的主观感知属性起着重要的作用。对于评价者分类处理之后,两类评价者对于车内噪声的偏好性均可采用一个维度表示,并可直接采用成对比较法的直接排序法获得;一类评价者的偏好性与低沉度成正比,而另一类评价者与低沉度成反比。如果未进行人群分类处理,则不能很好地解释其主观感知属性。     

轿车车内噪声声品质改进研究

针对某轿车在怠速、急加速过程中车内出现异响的现象,通过尾管噪声测试和模态测试,判断其排气二阶噪声及怠速共振噪声是主要原因。采用共振消声结构,降低二阶低频及共振噪声成分,采用芦弗管结构,降低高频气流再生噪声成分,并使用GT-Power软件对发动机加速瞬态尾管噪声进行模拟,实现消声器结构的改进。试验结果表明,改进后的消声器,在车辆启动和急加速时瞬时尾管噪声最大值降低明显,达到主观评价要求。     

车内噪声声品质的神经网络预测

鉴于车内噪声声品质评价的复杂性和非线性的特征,分析了BP神经网络方法在车内噪声声品质预测中的应用,阐述了其基本原理和模型并结合实例提出了完整的实施流程。该预测方法具有很强的学习能力,各连接权重由网络通过学习自主生成,因此预测结果更具客观性和准确性。同时将用此种方法与现有的预测方法得出的结果进行比较,得出结论：神经网络用于车内噪声主客观评价数据处理可以得到更好的预测效果,从而在很大程度上提高评价者的决策水平,对现代汽车噪声的评价、分析与控制都具有重要意义。     

基于声传递向量法的路面激励引起车内噪声的仿真研究

为降低路面激励引起的车内噪声,通过构造路面,采用声传递向量法(Acoustic Transfer Vector,ATV)以及1/3倍频程滤波的方法,求解驾驶员耳旁20~250 Hz频段内各中心频率处的A级声压以及驾驶员感受到的总声压,以真实反映人耳对路面激励引起的车内噪声的感受。将沥青路面激励下某车型的悬架与车身之间的作用力作为激振力,应用动力学软件进行仿真;采用有限元法中的响应分析计算车身振动的速度响应;以车身振动速度响应作为边界条件,利用基于边界元的声传递向量法计算出车内声学响应。获得的路面激励与车内声响应之间的关系可为车内噪声的控制、悬架系统的优化提供参考。     

高速列车运行工况下噪声传递路径及声源贡献量分析

随着高速列车运行速度的不断提升,高速列车内部噪声与限值之间矛盾日益突出。在运行工况下对噪声源进行识别是低噪声设计的前提和必要手段。传递路径分析提供了一种快速有效的分析车厢内部主要噪声传递路径和噪声源贡献的技术。因此,比较不同的激励源对车厢内部噪声贡献大小和判断主要传递路径分析,对于改善车厢内部声环境设计有重要参考价值。本文利用运行工况下传递路径分析技术对高速列车CRH380B进行测试,首次将气动噪声作为一种高速列车主要激励源进行分析,得到了不同的噪声源贡献量的对比结果。通过结果分析,车厢内噪声主要来自于转向架和车顶区域。     

声品质研究与应用进展

声品质的研究是近年来的新兴研究方向,并已成为国内外的研究热点。本文在给出声品质研究内涵的基础上,从主观评价分析方法和声品质参量两个声品质研究的主要方面,介绍了国内外近年来的研究进展和存在的问题以及研究发展方向。同时,介绍了声品质在产品噪声改善方面的应用研究的情况。     

轨道车辆车内声品质客观评价分析

对上海轨道车辆9号线在不同运行速度下头部车厢、中部车厢和车厢连接处进行噪声现场测试,引入心理声学声品质参数：A计权声压级、特征响度、尖锐度、粗糙度和抖动强度,对不同工况下轨道车辆车内声场进行声品质的客观评价。结论表明,轨道车辆运行时车厢内部噪声以中低频噪声为主。随着车速提高,车内声品质下降,尤其是车厢连接处,声品质最差,应采取有效措施改善噪声环境,满足人耳的听觉舒适性。。     

工况传递路径分析（OPA）方法在应用中的缺陷

工况传递路径分析（OPA）方法是传递路径分析技术中一项新的技术,由于其在应用中的高效性而引起了广泛的关注。本文利用经典传递路径分析方法（TPA）为参考,通过理论分析和实例验证两种方法,揭示了OPA方法在实际应用中的三个明显缺陷。第一种缺陷由于结构模态的影响,传递路径之间存在互相关,形成OPA的交叉耦合缺陷。第二种缺陷由于实际工况的限制可能导致传递率函数估计错误。第三种缺陷是对分析中遗漏传递路径的可能,OPA方法的拟合总值对比不能识别。这三个缺陷均会导致OPA分析失败,得出错误的结果。     

基于工况传递路径分析方法的空调器室外机噪声源识别

使用工况传递路径分析(OPA)方法对某空调器室外机中压缩机的空气声及结构声传递路径进行识别.为了减弱3个安装支脚结构路径间的交叉耦合,将压缩机减振脚垫两端的振动加速度差作为压缩机支脚输入振源.通过路径贡献量分析定位引起室外机噪声异常的主要贡献路径,最后通过对该路径的改进,室外机噪声异常得到有效改善,噪声降低6.7 dB...     

轮胎振动噪声结构传递路径分析

简要介绍结构传递路径分析的基本理论,在分析车轮激励力及其传递的基础上,建立了轮胎噪声的结构传递路径分析模型,进行了轮胎噪声的结构传递路径试验,得到车内目标点由结构传递的合成声,在300 Hz以下,合成结果与实测声压在主要峰值附近吻合很好。利用频谱贡献云图和矢量叠加图分析了各结构传递路径对车内噪声的贡献,并采用矢量叠加及数据对比的方式详细分析了25 Hz时各传递路径对目标点的声贡献,从传递路径的角度找出了对车内噪声起主导作用的环节,通过控制这些环节,可以降低由轮胎引起的车内噪声。     

基于峭度的阈值降噪方法及其在振动信号分析中的应用

分析了常用的小波去噪方法,在此基础上提出了一种基于振动信号峭度的阈值降噪方法。阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数。在综合了软、硬阈值函数的优点的基础上提出了一种新的参数可调阈值函数。与常用小波去噪方法进行了对比分析,结果表明该方法有效的提取信号中冲击成分,为正确识别故障特征提供了有力保证。     

基于遗传支持向量机的柴油机辐射噪声品质预测技术

以一台六缸车用柴油机为例,研究了其在变负荷及转速工况下表面辐射噪声品质情况,为进一步提高整机声品质,开展柴油机结构声学设计奠定了理论基础。研究国内外车用柴油机客观评价特征,并选取响度、尖锐度、粗糙度和波动度来描述辐射噪声的客观评价特征;针对柴油机噪声特点,采用成对比较法开展以专业陪审团人群为目标的满意度评价研究;应用遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）建立起该车用柴油机声品质预测模型,并与BP神经网络预测模型进行比较,结果表明,基于遗传算法优化的支持向量机辐射噪声品质预测模型较神经网络建模预测精度更高,能够更准确地反映客观评价参量与主观满意度之间的非线性映射关系。     

一种改进的DDTFA方法及其在齿轮箱故障诊断中的应用

针对数据驱动时频分析(DDTFA)方法的初始相位函数选取问题,提出一种可准确、快速且自适应优选初始相位函数的改进DDTFA方法。引入数学中函数求极值的思想,将信号的初始相位函数选取问题转换为初始解集的连续寻优问题,通过对DDTFA中的高斯牛顿迭代算法进行精简,以初始解集中的初始相位函数迭代一次斜率的变化量为导数获得初始解集的连续导数集,进而求得局部极大值,并以局部极大值对应信号分量的能量最强为准则优选信号的初始相位函数,进而完成信号分解。仿真分析与齿轮箱故障诊断实例表明,该方法可准确、快速且自适应地优选初始相位函数,并有效提取故障特征,且具有一定抗噪性。     

时域有限差分法及其在室内声场模拟中的应用

时域有限差分法将声波基本方程表示为一个时间和空间的迭代方程组,实现对室内声场中低频段的模拟计算。在介绍时域肯限差分法基本原理的基础上,着重探讨采用时域有限差分法模拟室内声场时边界条件的处理方法及该方法在室内声场模拟中的应用。分析了该方法存在的一些问题及其应用前景。     

斜拉索非线性振动信号粒子滤波分析与应用

针对斜拉索非线性振动信号采用粒子滤波（PF）算法进行信号处理与应用。采用有限差分法对索-梁耦合系统非线性动力学方程进行时间维度的离散化处理,获得斜拉索单个位置上振动离散非线性方程;采用最小二乘法对该离散非线性振动方程进行拟合获得粒子滤波所需系统状态方程;利用该状态方程对采集的非线性振动信号进行粒子滤波处理,获得优良的非线性去噪信号及信号稳定跟踪预测功能。经大量仿真实验与大桥斜拉索非线性振动信号实际测试,表明在采样频率足够大情况下, PF算法可有效去除斜拉索非线性振动信号噪声,并提供稳定可靠的信号跟踪与预测技术。     

谱相关技术及其在潜艇结构振动信号传递特性分析中的应用

由于潜艇结构的复杂性,有限元方法和时域相关方法在分析结构振动信号传递特性时精度欠佳。针对上述问题,提出了定量分析结构振动信号传递特性的谱相关技术,该技术通过结构两侧振动信号分析结构对振动信号组成成分的影响,避免了有限元精确建模困难与振动信号通过复杂结构时波形失真较大的难题。将该技术应用于潜艇缩比模型不同结构振动信号传递特性分析中,定量分析结果表明该技术能很好地分析不同结构的振动信号传递特性。     

非线性精细积分方法及其在拟动力试验中的应用

将精细积分方法和预估-校正Adams-Bashforth-Moulton多步法相结合,构造了一种避免状态矩阵求逆、隐式预估-校正、四阶精度的精细积分多步法,可用于多自由度结构体系的非线性地震反应分析。基于精细积分多步法,构造了一种实用的显式拟动力试验数值积分方法,该方法在成倍地增大时间步长后的计算精度比中心差分法高,稳定性较好,试验工作可大量减少。最后,将本文显式方法应用于组合筒体结构拟动力试验中。     

RS-LOD方法及其在旋转机械故障特征提取中的应用

局部波动特征分解(LOD)方法是一种新的自适应时频分析方法。该方法通过采用微分、坐标域变换、分段线性变换三种运算,可以高效地将信号自适应分解为一系列的单一波动分量(MOC),非常适合于处理多分量信号。然而,由于分段线性变换的使用,虽可以显著提高算法的计算效率,但会使MOC分量缺乏光滑性,从而导致失真。对此,将样条曲线形状可调可控的有理样条函数引入LOD方法替代分段线性变换,提出了基于有理样条函数的局部波动特征分解(RS-LOD)方法。在详细阐述RS-LOD分解原理的基础上,通过仿真信号将RS-LOD、LOD和经验模态分解(EMD)进行了对比分析,结果表明RS-LOD方法可以明显改善原LOD方法中MOC分量光滑度差的问题。此外,针对旋转机械故障振动信号的多分量调制特点,将RS-LOD方法应用于旋转机械的故障特征提取,对滚动轴承和齿轮箱故障振动信号的分析结果表明,RS-LOD方法可以有效地提取旋转机械振动信号的故障特征。     

雨刮-风窗系统摩擦噪声声品质主客观评价

为探索雨刮-风窗系统摩擦噪声对车内声品质的影响,文章采集了某新能源汽车雨刮-风窗系统不同工况下的摩擦噪声并进行分析。基于声品质客观参数,计算该系统摩擦噪声响度、尖锐度等客观评价指标;采用语义细分法进行主观评价实验得到主观评价结果,基于支持向量机建立该系统摩擦噪声声品质预测模型。结果表明,雨刮-风窗系统刮片反转过程产生的噪声是影响车内声品质的主要因素;声品质预测模型效果较好。研究结果为雨刮-风窗系统摩擦噪声的声品质控制提供参考。