运行工况传递路径分析识别车内声源

传递路径分析是分析车辆噪声的重要手段,运行工况传递路径分析是对传统传递路径分析方法的改进。首先建立车内噪声的运行传递路径分析模型,介绍传递矩阵的求解算法。针对某乘用车车内噪声问题,进行运行工况下传递路径分析,获得各个声源对车内噪声的贡献率,为制定合理的车内降噪方案提供重要支持。     

高速汽车驾驶员耳侧噪声贡献量分析

摘 要：汽车高速行驶过程中,车外气动噪声和轮胎辐射噪声对人耳侧的影响难以定量分析。利用高速公路试验结合传递路径分析的方法,研究汽车高速工况下车外相关位置气动噪声和轮胎辐射噪声的传递特性;分析了气动噪声和轮胎辐射噪声信号的频谱特性;对驾驶员耳侧的气动噪声和轮胎辐射噪声进行了定量分析,计算出车外不同位置、类型噪声对驾驶员耳侧的噪声贡献量,并进行了贡献量排序;将高速工况驾驶员耳侧拟合噪声信号与实测信号进行了对比分析。     

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。     

时速250公里动车组车内声源特性及其贡献量分析

针对时速250 km/h动车组车内噪声问题,使用试验和仿真相结合的方法,对其车内声源特性及其贡献量进行分析。首先,通过球形声阵列系统测试分析动车组的车内源强、频谱及分布特性,明确客室端部噪声主要能量集中在中心频率400 Hz~2 000 Hz的1/3倍频带,声源主要位于风挡区域和地板区域。然后,基于统计能量分析(SEA)方法,建立动车组的车内噪声仿真模型。模型中,声源激励采用线路试验实测数据、车体结构声学特性参数由实验室测试确定。进而,将仿真预测结果和声源识别结果进行联合对比,验证仿真模型的可靠性。最后,通过深入分析动车组车内噪声SEA模型的功率输入贡献,并对客室端部的噪声传递进行量化排序,确定各声源的车内噪声量化贡献。结果表明,时速250 km/h动车组的客室端部噪声源主要是轮轨噪声、其次为气动噪声。其中轮轨噪声在50 Hz~100 Hz和315 Hz~5 000 Hz的1/3倍频带贡献量达到80%。所有声源经由地板和风挡连接处传声贡献率为50%、侧墙和顶板贡献率为38%。     

运行工况下车内噪声的能量传递路径分析

传递路径分析是分析车辆噪声的重要手段。针对在中高频范围内,产品不同个体的频率响应函数的幅值和相位均存在较大差异的现象,提出了运行工况下的能量传递路径分析。并应用于某重型商用车的车内噪声分析,对分析结果进行了验证。结果表明,和传统的传递路径分析结果相比,在同样的求解条件下,能量传递路径分析得到的传递函数的稳定性更好。     

高速列车运行产生的轮轨噪声预测

随着列车运营速度的提高,轮轨噪声是非常重要的噪声源。为了预测和控制高速列车在受到轮轨表面粗糙度和轮轨结构表面的不连续几何缺陷等激起的轮轨噪声,本文综合应用了车辆-轨道耦合动力学理论、随机振动理论和声辐射理论,建立了轮轨噪声预测模型,开发了相应的预测软件WRNOISE,通过与已有的轮轨噪声预测模型TWINS、STTIN及实测数据的比较,研究表明：（1）本文所建模型的计算结果与TWINS模型的结果在噪声主频上是一致的,并且变化趋势也是一致的,这充分验证了本文所建模型的正确性。（2）跟STTIN模型相比,WRNOISE模型在预测车轮和钢轨噪声时更加充分,考虑了车轮的辐板和钢轨轨腰横向振动噪声的贡献。（3）跟有砟和无砟轨道路基区段噪声实测结果相比,WRNOISE模型计算结果与实测结果有一定差异,但从轮轨噪声辐射主导频率看,变化趋势基本一致。     

工况传递路径分析在方向盘振源识别中的应用

摘 要：针对某三缸发动机车辆怠速工况下方向盘抖动的问题,利用工况传递路径分析方法找出方向盘抖动的原因。首先采集怠速工况的动力总成悬置点和方向盘的振动加速度信号,使用奇异值分解建立了从动力总成悬置被动端到方向盘的振动传递矩阵。然后对比传递矩阵合成的振动信号与拾振点的实测信号,验证了传递矩阵的正确性。最后计算各条路径对方向盘的振动能量贡献量,结合模态分析和信号的频谱分析,发现导致方向盘抖动的主要原因是副车架的共振,为解决方向盘抖动问题提供了依据。     

高速列车运行产生的轮轨噪声预测

轮轨噪声随着列车运营速度的提高而显著增大,综合应用车辆－轨道耦合动力学、随机振动理论和声辐射理论,预测由轮轨表面粗糙度、接触不连续几何缺陷等激起的高速列车轮轨噪声,建立轮轨噪声预测模型,并开发相应软件WRNOISE（Wheel/rail Noise）。与已有的轮轨噪声预测模型TWINS (Track-Wheel Interaction Noise Software)比较, 预测的噪声主频和变化趋势与TWINS的预测结果一致;与STTIN(Simulation of Train-Track Interaction Noise)模型相比,预测模型考虑车轮辐板和钢轨轨腰横向振动噪声的贡献;与有砟和无砟轨道路基区段噪声实测结果的对比表明,WRNOISE模型计算结果与实测结果仍存在一定差异,但从轮轨噪声辐射主导频率看,变化趋势基本一致。     

工况传递路径分析用于辨识车内噪声源

为了在不拆除耦合部件情况下,实现车内噪声辐射源和振动激励源快速辨识,应用工况传递路径分析方法建立车内噪声传递多输入、单输出模型。进行偏奇异值分析辨识出车内噪声主要辐射源和振动激励源,计算各条传递路径对车内噪声贡献量,并且将目标点合成噪声与实测噪声进行对比。在定置怠速工况下通过拆除某路径后预测噪声与实测噪声对比,验证模型正确性。该方法不限具体车型,可以广泛地应用于车内噪声传递路径分析。     

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。     

160km／h准高速列车运行噪声特性分析

通过测试数据，分析了准高速列车的辐射噪声特性，并验证了准高速列车的轮轨噪声是运行噪声中的主要成分。根据测试数据回归总结出了我国准高速列车辐射噪声与速度及距离衰减的关系方程。     

改进的工况传递路径分析

传递路径分析(transfer path analysis,TPA)为解决工程中的许多振动噪声问题提供了较好的解决方案,但是也存在测试效率比较低、测试过程比较繁琐等缺点.工况传递路径分析(operational transfer path analysis,OTPA)作为一种改进的TPA方法,由于其具有操作简单、测试效...     

变速器啸叫噪声扩展工况传递路径分析与优化

针对国产某型乘用车二档匀加速工况的变速器啸叫问题,采用OPAX方法进行路径贡献量分析。通过试验测得系统频响函数与工况数据,建立参数化模型进行载荷识别并计算每条路径贡献量,分析出该变速箱啸叫噪声的主要贡献量路径为左悬置;考虑到提高结构刚度可使其避开共振频率,提出在悬置安装点局部区域加筋的优化方案,结合有限元模态分析,使局部模态得到优化;试验结果表明,优化后结构消除或减弱共振频率的效果明显,该档位啸叫特征显著降低。     

车身板件对车内噪声的贡献量分析

讨论车身板件对车内空腔辐射噪声的贡献量分析.通过对声源强度和声学传递函数的乘积求和来进行某块板在目标位置声压贡献量的合成.利用互异法间接测量声学传递函数,通过截面面积和其法向加速度的乘积得到声源强度值.模拟计算前面试验边界条件建立的有限元模型,有限元计算结果和实测数据进行对比.     

广义Tikhonov正则化工况传递路径分析

工况传递路径分析(OTPA)是定位振动噪声问题的有效方法,广泛应用于各类工程领域中。但工况传递路径分析在估计传递率函数矩阵时,是一个病态的反问题,常用标准Tikhonov正则化法来改善病态性。标准Tikhonov正则化法以单位矩阵为正则化矩阵,经奇异值分解,得到的奇异向量振荡较严重,构成的正则化解准确度较低,因此路径贡献量的计算精度较低。针对此不足,以一阶偏导矩阵作为正则化矩阵,结合广义奇异值分解,得到振荡幅度更小的广义奇异向量。以广义奇异向量为基向量,并采用L曲线法选取正则化参数,得到广义Tikhonov正则化解,从而实现工况传递路径分析。最后通过工况传递路径分析仿真与实验验证了广义Tikhonov正则化工况传递路径分析方法的有效性。结果表明,与标准Tikhonov正则化相比,各路径贡献量的准确度更高,有效地提高了工况传递路径分析的精度。     

高速工况下乘员耳侧噪声信号重构方法

高速工况下,车内噪声信号具有随机性和波动性的特征。将一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition, EMD)和反向传输(Back Propagation, BP)神经网络的算法,用于重构车内乘员耳侧噪声信号。首先通过对车内乘员耳侧噪声贡献量分析,确定关键噪声源信号;其次对选择的噪声源信号进行EMD分解,得到有限个相对平稳的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量;然后采用极值点划分法,按各个分量的波动情况进行重新划分,将信号分量重构为高频、中频和低频3个分量;最后对不同频段的部分建立相应BP神经网络模型,并将不同频段分量的重构结果叠加作为原信号的重构结果。以在某轿车采集到的5个噪声信号源为基础,利用该方法进行乘员耳侧噪声信号重构,并对其进行分析。结果表明:提出的噪声重构方法可以实现高速工况乘员耳侧噪声信号的重构,并具有良好的性能。     

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...     

基于单一源求逆法的排气噪声对车内噪声贡献量分析

以某车型车内噪声声压级为目标,以单一源求逆法辨识排气噪声体积加速度,并测试排气口到车内噪声目标点的声学传递函数。计算排气管口通过空气传递路径到车内噪声的贡献量,得知在发动机1730rpm附近排气噪声的2阶激励频率是车内噪声的主要贡献源,此时车内噪声主要是排气噪声过大引起的。增加车辆的吸隔音措施效果不明显,应优化排气管消声器以降低排气噪声。实验验证了分析结果。     

下击暴流作用下高速列车运行安全性能评估

建立了一套利用物理模拟器的下击暴流作用下高速列车运行安全性评估方法。结果表明:受下击暴流风速场与气压场的共同影响,列车距下击暴流中心不同相对位置,所受气动力作用机制明显不同;下击暴流作用下,侧力对轮轨横向力贡献最大,侧滚力矩对轮轨垂向力贡献最大;轮对横向力、脱轨系数、轮重减载率等列车安全运行评价指标随径向距离的增大先增大后减小,相对径向距离r/D_jet=0.83时(D_jet为喷口直径),为列车安全运行的最不利径向位置;列车安全运行指标随风速、车速的增大而增大,列车安全运行的下击暴流临界风速值随车速的增大而急剧减小。     

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。