基于波束形成方法的货车车外加速噪声声源识别

综合基于波束形成的噪声源识别方法和外场车外加速噪声测量技术,构建一套完整的针对运动声源的车外加速噪声外场声源识别测试系统,给出了相应的测试计算流程与方法。利用该系统完成货车车外加速噪声声源识别试验,确定发动机为该货车车外加速噪声的主导噪声源,且对应最大噪声时刻发动机转速为２４００ｒ／ｍｉｎ。进一步的发动机噪声源识别结果表明：涡轮增压器、发电机、气缸盖罩是其主要噪声辐射源。     

超音速声强近似测量方法EI北大核心CSCD

通过测量超音速声强可以准确识别引起远场噪声辐射的声源,对于从根源上控制结构噪声具有重要意义。快照法和扫描法是目前测量超音速声强的常用方法。快照法需要大通道数的测试设备,导致测试成本过高;扫描法需要预知潜在声源的数目和与潜在声源相关的参考信号,但在实际中声源数目和参考信号难以获取,因此其应用受限。为解决上述问题,提出一种超音速声强近似测量方法。该方法可以实现扫描测量,减小所需测试设备通道数目,而且不需要实际声源数目和参考信号等先验知识。数值仿真和实验结果表明,所提方法可以有效识别引起远场声辐射的声源区域。     

引入声全息技术的发动机噪声源识别试验研究

针对某型3缸汽油发动机运用声全息技术进行发动机噪声源识别。首先在台架上对发动机进行1m声压级瞬态测试,由此确认进气侧的噪声辐射最大。然后在进气侧进行声全息试验,通过分析声压云图和噪声频谱,识别出该发动机进气侧的主要噪声源位于发电机处,噪声峰值频带为1 000 Hz~2 500 Hz。为了确定噪声源具体位置,结合近场声压法和表面振动法,在声全息识别出的主要噪声源位置进行补测试验,发现发电机的振动和近场噪声峰值频带均与1 000 Hz~2 500 Hz重合,由此可以确定该发动机进气侧的主要噪声源是发电机。综合运用声全息技术和传统的噪声源识别方法对发动机进行噪声源识别试验,不仅可以提高传统识别方法的效率,还可以弥补声全息技术精度不高的缺陷。     

交叉层波束形成方法的发动机噪声源识别

发动机噪声源分布复杂,来源多,用人耳很难分辨,利用传声器阵列的噪声源识别技术可以为发动机噪声控制提供客观依据和指导。使用波束形成声源识别方法,对位于不同平面的多个声源进行了仿真识别,并研究了多维声源识别方法,使用交叉层法得到了声源定位的立体结果。结果显示,交叉层法可以有效消减或去除来自识别表面之外的声源在识别表面的虚假投影。最后,针对某发动机产品,使用平面传声器阵列对其上、前、左、右四个面分别进行一次变转速工况时域声压信号采集,使用互谱矩阵波束形成算法,得到各转速下发动机各表面的声源分布图像,并通过交叉层法得到了发动机表面声源的立体分布,准确将声源定位至发动机表面各部件。     

罗茨真空泵噪声源识别的实验研究

机器噪声源的定位和识别是机器低噪声设计的基础。本以真空行业广为使用的ZJ－150A型罗茨真空泵为对象,采用先进的声强测量技术,对罗茨真空泵各主要部件产生的噪声进行了分离和排队,找出了主要声源辐射噪声声功率的优势频率。并通过对主要声源的主要噪声辐射部位的定位研究,找出优势频率辐射产生的原因,为进一步进行噪声源机理研究和低噪声设计提供依据。     

罗茨真空泵噪声源识别的实验研究

机器噪声源的定位和识别是机器低噪声设计的基础.本文以真空行业广为使用的ZJ-150A型罗茨真空泵为对象,采用先进的声强测量技术,对罗茨真空泵各主要部件产生的噪声进行了分离和排队,找出了主要声源辐射噪声声功率的优势频率.并通过对主要声源的主要噪声辐射部位的定位研究,找出优势频率辐射产生的原因,为进一步进行噪声源机理研究和低噪声设计提供依据.     

波束形成声源识别技术研究进展

波束形成作为一种空间声场可视化技术在声源识别领域得到广泛的研究和应用。概述了传声器阵列测量和波束形成后处理算法的发展历程,分析了其特点,总结了其发展方向,主要包括：声源识别性能更优的传声器阵列开发和算法改进、声源识别的适应性提高、波束形成结果不确定度的研究、基于声品质的声源成像及可视化研究等。对波束形成声源识别技术的认识及进一步的研究提供参考。     

基于非负最小二乘反卷积波束形成的发动机噪声源识别

为提高波束形成方法识别发动机噪声源的位置精度,开发了FFT-NNLS反卷积波束形成声源识别软件。对已知单声源、不相干双声源、相干双声源等多种模拟声源的识别结果表明：该方法能够有效消除旁瓣,显著提高空间分辨率,随迭代次数的增加更快收敛,更准确地识别声源。某发动机全负荷额定转速工况下的噪声源识别试验结果表明：气缸盖罩、缸体、排气旁通阀、发电机是其主要噪声源。为改善其声学性能指明了方向,验证了FFT-NNLS反卷积波束形成在发动机噪声源识别中的有效性和所开发软件的正确性。     

分段取阈值正交匹配追踪反卷积声源识别算法

正交匹配追踪反卷积声源识别算法(orthogonal matching pursuit deconvolution approach for the mapping of acoustic sources, OMP-DAMAS)具有极高的计算效率、空间分辨率和重构精度，被广泛应用声源识别领域。但在实际的工程运用中，无法满足提前确定声源数目的条件，可能造成识别结果不准确。因此提出了一种分段取阈值的OMP-DAMAS算法，在声源稀疏度未知的情况下，通过对内积和最小二乘解取阈值将伪声源和旁瓣对应的列序号从原子支撑集中删除，直接精确的识别出真实声源的位置。仿真和试验结果表明了所提算法与传统的延时求和算法相比，可以明显的减小主瓣宽度，提高空间分辨率，同样能达到OMP-DAMAS算法的重构效果，对噪声具有较好的鲁棒性，且具有极高的识别稳定性。     

中型载货汽车怠速异响噪声源识别

针对某载货汽车怠速时出现的异常噪声,综合利用频谱分析技术、声学互动滤波技术、选择性声强法表面声源识别技术、基于消去法的物理声源识别技术,分析确定了噪声来源,并揭示了其传播及辐射机理,结果表明：怠速异响的频率范围为274Hz-330Hz;进气系统的进气口和空气滤清器壳体表面是其表面噪声辐射源,而空压机进气噪声是其根本来源,控制空压机进气噪声能够有效消除怠速异响。     

利用源强分布声辐射模态识别噪声源

为了解决噪声源识别中存在的识别精度不高、分辨率受限、对测量条件要求高等问题,提出了基于源强声辐射模态的噪声源识别方法。该方法首先计算结构的源强声辐射模态矩阵和声场分布模态矩阵,然后利用声场中测得的声压数据向量与结构声场分布模态矩阵的关系求出声辐射模态展开系数向量,最后通过声辐射模态矩阵和声辐射模态展开系数向量的积就可得到结构的源强分布,从而达到对噪声源识别的目的。该方法利用较少的测量点可以获得较高分辨率和识别精度。通过平板振动仿真和音箱实验验证了该方法对平面结构噪声源识别的有效性。     

高速公路高架段桥下反射声识别及改善措施

台湾因为中山高速公路承载量逐年不足,拟通过兴建汐五高架来解决交通拥堵问题。该工程虽然有效地解决了交通拥堵问题,但高架桥的桥腹反而变成了平面路段交通噪声的反射面,使当地原有噪声问题更加严重。文章通过声源识别技术取得现场不同声源的贡献量,其中以反射声为环境噪声的主要增量来源。基于前述声源识别结果,针对桥底反射声设计了不同几何形状的桥底吸声装置(W型以及倒N型吸声装置),两种桥底吸声装置的声学检测结果显示,W型以及倒N型吸声装置的斜入射吸声性能较平面型吸声板好。另外依据实测成果可知,进行大型工程的噪声改善前,通过声源识别技术区分出主要和次要噪声源,并针对噪声源提出最佳的改善方案,可大幅提升改善工程的效益。     

降低轿车车内异常噪声的研究

针对某轿车车内异常噪声现象,通过道路试验进行了噪声源识别,发现发动机的进气系统是异常噪声的主要来源.因此,采用共振消声的原理,设计了合适的共振腔,降低了低频噪声成分,并采用阻尼降噪技术,对空气滤清气的支架进行了处理,降低了高频噪声成分.从而使车内的异常噪声得到了有效的控制,声音质量得到了显著改善.     

某型往复式制冷压缩机吸/排气噪声源在自由场中的辐射特性研究

往复式制冷压缩机在制冷冰箱领域广泛应用,是产生噪声的源头。为了研究往复式压缩机的噪声特性,首先通过对工作过程中的吸/排气流场特性进行了数值模拟,将流场声源信息导入声学软件LMS Virtual.Lab中,基于喷射噪声理论对壁面压力脉动引起的偶极子声源和湍流四极子声源在排气过程中的变化规律及辐射特性进行研究,最后得到压缩机吸/排气噪声辐射指向性。为实现低噪声制冷压缩机的研制提供了理论依据。     

波束形成三维传声器阵列声源识别的改进方法

采用具有倾角的轮型阵列能消除平面阵列对其后方背景声源无抑制能力的缺点,降低对测试环境的要求。通过仿真计算获得了三维轮型传声器阵列波束形成指向图及典型最大旁瓣水平随阵列倾角的变化曲线,分析了阵列倾角对其声源识别性能的影响。在此基础上,提出了阵列多倾角测量声级平均的声源识别改进方法,三种类型声场声源识别的模拟计算结果表明：该方法在准确计算目标声源位置和幅值的同时,相比于一定倾角阵列的单次测量结果可以更有效地同时衰减阵列前方声波和背后背景噪声在聚焦方向上产生的旁瓣干扰,显著地提高了声源识别精度。     

双层插值NAH噪声源定位方法研究

针对近场声全息(near-fieldacousticholography,NAH)在实际测量环境下降低环境噪声的影响且保证全息面上声压重建精度的需求,基于空间面积分声压重建理论,在基于等效源法的近场声全息方法(near-field acoustic holography based on equivalent sour...     

圆柱绕流近壁面处气动噪声源识别研究

对物体高速行驶下的气动噪声现象的认识和描述一直以来都是气动声学领域探索的基本问题和难点问题,尤其对物体近壁面处声源的产生及其声辐射缺乏有效的描述手段。该研究以圆柱绕流为研究对象,结合数值仿真手段,基于涡声方程的声源项描述圆柱绕流近壁面处的声源特性,建立声源识别方法。研究表明,该方法描述的声源存在不该有声源的位置出现声源的现象。研究进一步基于质点振速的矢量波动方程,将不能辐射噪声的源分离,较为准确地识别出了圆柱绕流气动噪声源的大小和位置。该研究在探索识别圆柱绕流气动噪声源方法的同时,也为准确识别气动噪声源特征提供了有效的方法。     

降低车内噪声试验控制

密封性及声学包性能的好坏,直接影响车内NVH水平。针对某款车怠速车内噪声大、车内声品质差问题,运用噪声源分离试验方法,识别出发动机噪声是车内主要的噪声源。通过对前围孔洞进行密封性改进和对传播路径进行声学包改进,有效阻隔了发动机噪声,有效提高车内声品质。