燃料电池车空调压缩机声振特性分析

在空调压缩机独立运行下,通过实验明确了空调压缩机是车内外振动噪声的主要来源之一;支架因在压缩机的工作频率附近存在低阶固有频率而发生共振,引起车身板件振动并向车内辐射噪声,是车内噪声的主要来源。针对支架的整体刚度偏低、力传递率过大、在压缩机振动激励下发生共振的特点,使用增强材料增强了压缩机支架的整体刚度,有效的避免了支架的共振,降低了车内噪声2dB以上。     

基于振型控制的变厚度梁的优化设计研究

提出了计算梁弯曲振动的新方法。从弯曲变形的角度出发,利用有限差分的方法,建立了梁弯曲振动的计算模型,模型同时适用于等厚度梁和变厚度梁。使用不同类型的梁对模型的准确性进行了验证,结果表明模型具有较好的计算精度。同时,尝试使用该模型进行梁的振型优化设计,对模型做适当的变形后,就可以以梁的频率和振型作为目标,通过数值方法来获取最佳的厚度分布值。最后用一个实例对方法进行了验证,结果表明利用该模型进行梁的振型优化设计是可行的。     

一种模拟人耳实现噪声分类的方法

声品质主观评价方法中有基于成对比较的参考评分法,该方法在等级评分之前需要首先利用成对比较法对声音样本进行排序,设立参考噪声。该过程比较繁琐,劳动强度较大。提出通过建立人耳模型,对噪声样本按照声品质的不同属性实现粗略的分类排序,省去原方法中排序这一步骤,直接在每一类中设立参考噪声进行等级评分。选取燃料电池汽车8种行驶工况,24个噪声样本为例,介绍说明该方法的原理及有效性。     

极槽配合和绕组层数对永磁同步电机振动的影响分析

分析了不同极槽配合和绕组层数电机最低阶径向力波的阶数和来源,并针对槽数相同极数不同电机的最低阶径向力波的幅值进行了比较,通过结构有限元分析了不同极槽配合下外转子壳体的振动,最后总结了不同极槽配合电机最低阶径向力波的阶数,得出力波阶数小的极槽配合会引起大的振动,而且对于相同槽数的电机,极对数大的电机的振动也更大。     

偏相干分析在燃料电池轿车噪声源识别中的应用

与传统内燃发动机汽车相比,由于燃料电池车本身的结构特点,以及控制和运转部件的振动特性,使得降低车内噪声成了当务之急。由于燃料电池车的各部件之间的相互影响较大,需要利用偏相干方法进行噪声识别。将偏相干分析应用于Matlab软件编程中,实现了对多个噪声信号独立贡献量的计算分析,得出了车内主要噪声源在不同频段的贡献量以及相互之间的影响程度,从而对燃料电池车的噪声源进行有效的识别。     

车用电机定子振动特性的影响因素分析及优化

以某电动车驱动用无刷直流电机为研究对象,在ANSYS中通过APDL语言建立了基于铁心内径、铁心外径等参数的定子结构参数化模型,通过模态仿真和计算,得到了相应的模态阵型及振动特性,同时为了获得电机的实际振动特性,在电机NVH测试台架上进行了电机声振测试,试验结果和仿真结果相符,验证了模型的正确性。进而对影响振动特性的因素进行灵敏度分析,以此为依据对定子进行了优化设计。优化后电机定子总成的模态频率整体上有了大幅度的升高,降低了电磁噪声频带范围内的模态密度,振动噪声特性得以改善,且定子体积与质量均减小,达到轻量化目的。     

基于实测相电流的永磁同步电机转矩波动阶次来源分析及幅值预测

由于转子磁场非正弦分布、定子开槽及电流谐波等因素影响,轮毂永磁同步电机输出转矩中存在波动,驱动转矩波动将给轮毂电机驱动车辆带来振动噪声问题。为分析各因素对转矩波动的贡献及影响机理,通过转鼓倒拖试验实测了电机空载反电动势,进而确定了转子磁场分布情况及转子磁通系数;通过电机驱动转鼓试验实测了电机三相负载电流信号,发现电流中存在丰富的谐波成分并确定了谐波幅值及初始相位;考虑转子磁通和相电流谐波解析推导了电磁转矩表达式,分析了转矩波动阶次来源并根据电流谐波幅值和相位规律预测了各阶次幅值大小,进而确定了转子磁通谐波和电流谐波对转矩波动的贡献;通过实测的振动加速度信号间接验证了转矩波动阶次分析及幅值预测的准确性。结合试验和理论准确分析了轮毂电机转矩波动的全貌及其来源,为电动轮系统的振动优化提供了方向。     

基于LuGre摩擦模型的轮胎自振系统数值分析

为用多边形磨损理论研究汽车轮胎磨损,针对最简化的单自由度胎面-路面非线性系统,单独分析胎面侧向自激振动特性与车速的关系. 将LuGre摩擦模型引入胎面-路面单自由度振动系统,模拟轮胎与路面的实际摩擦情况. 利用Matlab仿真胎面在不同车速条件下的振动情况. 结果表明在一定的系统参数设置下,胎面在轮胎宽度方向上能产生硬自激,且车速范围与已知情况基本吻合,从而证明该理论模型正确.     

基于MATLAB GUI的信号分析系统

为了能方便快捷地处理试验数据,基于MATLAB GUI编制了信号分析系统,集成了常用的信号分析方法,系统界面友好,使用方便.利用系统对某电动小车振源识别与振动传递路径识别试验的数据进行了处理,得出了结论,与传统处理方法所得结论一致,但效率更高.     

四轮转向的神经网络直接逆控制

采用二自由度摩托车模型研究四轮转向车辆的转向特性,建立四轮转向车辆线性二自由度动力学模型和方程.着重设计BP神经网络直接逆控制系统,通过离线辨识、在线学习控制被控系统,与其他控制方法对比表明,神经网络直接逆控制系统能够更加有效的控制后轮转角以便使车辆质心侧偏角为零,并提高车辆低速机动性和高速稳定性.