燃料电池轿车声品质客观评价参量的权重

本文以燃料电池轿车( fuel cell vehicle, FCV )为研究对象,采集其怠速工况不同位置的声音信号作为试验样本,采用成对比较法对其中的24个样本信号进行了主观评价试验,同时计算了可以描述其声音特性的6个客观评价参量,并引入BP神经网络建立了FCV声品质预测模型。通过所建立的模型计算FCV声品质客观评价参量对主观评价结果的影响权重,文中首次提出使用BP神经网络的方法来确定声品质评价中客观评价参量对主观评价结果的影响权重,研究结果表明,FCV声品质主要受响度、粗糙度和A声级三个客观参量的影响。此次分析,不仅适用于燃料电池轿车对其它领域的声品质分析与评价都起到了指导性的意义。     

永磁电机定子参数化建模及结构灵敏度分析

电机定子固有频率的研究对降低电机电磁噪声和抑制电机的振动有重要的意义,本文在Ansys中基于参数化程序设计语言(APDL)实现了电机定子结构的参数化建模,并在此基础上对电机定子的低阶固有振型和固有频率进行了仿真计算,通过定子模态试验验证了该模型的有效性,最后对齿数、轭厚、铁心外径、机壳厚度以及定子轴向长度等主要结构参数对定子总成振动特性影响进行了灵敏度分析,结果表明,机壳厚度和铁心外径对定子总成固有模态的影响最大,而铁心长度对定子固有模态的影响较小,为电机定子结构的设计和优化提供了重要依据,为进一步实现低电磁噪声电机的定子结构设计提供支持.     

直流无刷电机定子总成振动特性分析

以世博电动小车驱动电机为研究对象,在有限元分析软件ANSYS中建立了电机定子总成的有限元模型,通过试验进行了模型验证.并使用ANSYS对定子进行了模态分析,获得定子的模态振型和模态频率.进一步研究了定子总成中各组件对定子振动特性的影响,详细对比分析了加入不同组件后定子模态振型和频率的变化情况.此项工作有助于电机的进一步...     

燃料电池汽车空辅系统噪声有源控制技术

燃料电池汽车（FCV）的动力系统及噪声特性与传统汽车相比有着很大差异，其中空气辅助系统已成为主要的噪声源。虽然有源噪声控制（ANC）是近年来的研究热点；但是，由于噪声源与环境的时变性，对空辅系统的中低频段噪声更有效的对策是使用自适应有源噪声控制技术（AANC）。在归纳总结有源噪声控制技术的发展进程及基本原理的基础上，阐述近年来有源噪声控制的研究现状，并重点分析关注自适应算法的研究进展；由此对自适应有源噪声控制在燃料电池汽车空辅系统减振降噪方面的应用前景进行预测和展望。     

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。     

电动车用永磁同步电机的转矩阶次特征分析

针对电动汽车车身阶次振动和车内噪声的主要振源—永磁同步电机的转矩波动,首先通过转矩测量试验测得了电机24阶以内的动态、高阶转矩信号,分析与揭示了永磁同步电机转矩信号的阶次特性现象;为解释该试验现象,从理论上建立了一种考虑非正弦永磁磁场分布、开槽、时间谐波电流的永磁同步电机转矩波动数学模型,获得了谐波转矩的解析解,预测了转矩波动的阶次与频率,进而提出了试验测量动态、高阶转矩信号的转速判据。试验研究和理论研究表明：永磁同步电机的转矩具有明显的阶次波动特征,主要阶次有h-1、2（h-1）、6i+h-1、 6i-h+1阶（h∈N,且由变频器决定;i∈N）;h次时间谐波电流将单独引起h-1、2（h-1）阶的转矩波动,h次时间谐波电流、非正弦永磁磁场分布、开槽将共同引起6i+h-1、6i-h+1阶的转矩波动。     

基于空调压缩机支架改进的燃料电池轿车降噪

研究了空调压缩机独立运行工况下燃料电池轿车的声振特性,并对空调压缩机支架进行模态计算.分析表明;支架因在压缩机振动的工作频率附近存在低阶固有频率发生共振,进而造成车身板件振动并向车内辐射噪声,是空压机向车内传递噪声的主要途径.使用增强材料提高了压缩机支架的整体刚度,有效避免了支架的共振,降低了车内噪声2 dB以上,改善了车内外声品质.