舱室噪声传递路径分析的SEA赋权图法

针对传统传递路径分析求解中高频问题的不足,采用SEA赋权图法分析舱室噪声的传递路径.以统计能量分析(SEA)为基础,将SEA系统与图论中路径网络进行类比得到SEA赋权图,从功率流平衡方程中提取SEA参数表示赋权图连接边的权重系数.将噪声传递路径问题转化为求解赋权图的最大权重路径问题,传递权重最大的K条路径(KDP)即为能量的主要传递路径.选取某舱室模型为分析对象,从SEA赋权图中得到2000条KDP,并通过识别路径的结点得到能量传递路径中的关键结点.各种噪声控制方案的对比结果验证了SEA赋权图法在减振降噪分析中的有效性,为降噪措施具体实施方案提供了明确的参考.     

基于统计能量法的汽车风噪传播特性分析

以某款实车为研究对象,结合风洞试验、计算流体力学(CFD)和统计能量分析方法(SEA),获取该车在140km·h-1下的外部脉动压力和声场输入,建立较为准确的SEA模型,探索车外空气脉动及其产生的气动噪声向车内的传播特性.研究表明,车内气动噪声主要来自于车窗、前后风挡;车外脉动压力远大于声场,但声场主导中频偏高频车内噪声,脉动压力在中频偏低频作用明显;风挡向车内的声能传播,主要以车外空气脉动激发的振动传递为主.     

轻轨车辆内部噪声的仿真预测

利用统计能量法软件VA One建立了轨道车辆SEA模型,理论计算了用于SEA分析的各种统计能量参数,最后对车辆内部噪声进行了预测.仿真结果表明:车内噪声主要集中在频率为500~1600 Hz范围内,不同状态下影响车厢内外噪声的主要噪声源会发生变化,噪声峰值出现的位置不同.     

螺旋桨噪声的数据处理和频谱分析

作者通过在空泡筒中和实船上的测试,对模型桨和实桨的噪声进行了数据处理,从而得出相关函数,功率谱密度等图谱。本文对螺旋桨噪声(空化和未空化)的高频连续谱和低频离散谱进行了分析和探讨,最后还对抑制螺旋桨空泡噪声提出一些设想。     

基于统计能量分析法(SEA)的电梯噪声预测研究

本文分析探索如何从噪声源头上来预防控制噪声的产生,根据电梯低频噪声传播特性,通过应用能量分析(Statistical Energy Analysis,SEA)的电梯噪声仿真分析方法对电梯噪声进行预测,提出噪声控制措施,通过对居民住宅空间噪声的声压进行仿真,验证了电梯噪声SEA模型的有效性,有效地预防与控制噪声及振动。     

基于多声源模式的高速铁路噪声预测模型

基于多通道噪声振动实时采集与分析系统,利用平面传声器和高声强传声器对运行速度300km·h~(-1)以上的高速列车车体表面噪声源进行测试和分析.将高速列车声源等效为车底部线声源、车中部线声源和受电弓点声源.对列车通过时噪声测试数据进行理论计算,利用最小二乘法确定了高速列车以300km·h~(-1)速度在路堤线路上运行时3部分子声源的源强,由此建立了多声源模式下高速铁路噪声预测模型.将不同声源模式下的预测结果与实测结果进行对比,验证了该模型的有效性.该研究成果为我国制定高速铁路噪声预测标准提供了理论依据.     

我国城市车辆喇叭声对交通噪声影响的研究

在我国城市交通噪声中较大的声源是车辆的喇叭,为了计算喇叭声对城市交通噪声的作用,本文设想了一种“噪声当量车”模型.用这样的模型,可以对车辆和喇叭噪声的总声级进行预计,所得结果与在高层建筑的各层所测得的数据比较,一致性相当好.此外,文中还得出被超越百分率声级L_(50)与高层建筑各层高度的简单关系式.最后根据理论分析对城市交通噪声的控制措施提出一些建议。     

基于VA-One的湍流边界层噪声计算方法的仿真分析

以基于统计能量法(SEA)的VA-One软件为平台,针对湍流边界层噪声源的计算方法,在VA-One中以某型涡桨飞机外表面噪声实测时的状态为依据进行建模。开展了湍流边界层噪声源计算方法的仿真研究,并将仿真计算结果与实测结果进行对比分析。进而验证建模方法的可行性和有效性。     

一种改进型综合去噪算法在心音信号预处理上的研究

比较分析了小波变换去噪法和经验模态分解去噪法在心音信号去噪中的优点和缺点,并且结合它们的优缺点提出了基于EMD分解的小波去噪算法,最后将文中提出的算法分别与小波去噪法和EMD去噪法进行比较分析.实验仿真表明:该算法能有效地实现心音信号中噪声的消除,并且能很好地保留心音信号的高频特征参数,对非平稳噪声的去除表现出独到的优势.     

基于统计能量分析法的轿车内室噪声优化与控制

建立了一个统计能量分析（SEA）模型用于轿车的内室噪声的仿真计算，400－5000Hz频率范围内SEA模型的计算结果与车内声压水平实测值的误差达到3dB以内，基于此模型进行了轿车内室噪声的优化与控制研究，获得一系列有价值的分析结果。     

统计能量法在电厂球磨机噪声预测中的应用

对一台３５０／７００型球磨机进行筒内降噪设计,用统计能量法进行了分析,论述了该模型的合理性与可靠性,研究了模型简化、统计能量法子系统合并、参数的获取、共振与非共振声传递等问题．原球磨机噪声的实测值与用ＳＥＡ方法预测值比较一致,说明该模型是合理可靠的,并对处理之后的球磨机降噪量进行了预测,其值大约在１０ｄＢ左右．     

船舶舱室噪声预示统计能量分析研究

在船舶噪声预示中，统计能量方法与其他方法相比，具有模型简单、计算量小、适应频带宽等优点，且在分析含有高频、高模态密度的复杂系统的耦合动力学问题上有一定的优势。依此为基本原理，以实船为例进行了船舶舱室噪声预示，对影响船舶舱室噪声水平的甲板板厚度等因素进行了分析，表明主机是船舶舱室最主要的噪声源。     

Vehicle Positioning Method Based on RFID in Vehicular Ad-Hoc Networks

With the rapid development of vehicular ad hoc network( VANET) technology,VANET applications such as safe driving and emergency rescue demand high position accuracy,but traditional GPS is difficult to meet new accuracy requirements. To overcome this limitation,a new vehicle positioning method based on radio frequency identification( RFID) is proposed. First RFID base stations are divided into three categories using fuzzy technology,and then Chan algorithm is used to calculate three vehicles' positions,which are weighed to acquire vehicles' accurate position. This method can effectively overcome the problem that vehicle positioning accuracy is not high resulting from the factors such as ambient noise and base distribution when Chan algorithm is used. Experimental results show that the performance of the proposed method is superior to Chan algorithm and 2-step algorithm based on averaging method,which can satisfy the requirements of vehicle positioning in VANETs.     

基于自适应背景抽取的车辆外形参数识别

针对车辆的侧面图像,设计了一种基于数字图像处理技术的车辆图像特征参数识别方法.为克服噪声的影响,采用自适应高斯混合模型进行背景抽取,在此基础上对车长和车高的测量方法进行了研究,通过实验分析了车速和物距对测量精度的影响.试验结果表明:在低速范围内车速对测量精度的影响很小,物距对测量结果的影响较大.在此基础上建立了车辆外形参数与物距的关系,可有效测量车辆的外形参数,为进一步对车辆进行识别分类提供了参考依据.     

基于旋涡强度方法的冲击射流涡结构研究

该文采用旋涡强度方法对冲击射流涡结构进行了深入研究。首先将粒子成像测速技术(P IV)测量得到的原始流场图片进行相应处理得到原始速度场,再利用b ior5.5双正交小波分析得到消除高频噪声的流场结构;然后对此进行涡量和旋涡强度计算,得到相应的涡量场和旋涡强度场。与涡量方法相比,因旋涡强度方法排除了剪切作用的影响,故可以更有效地分析流场中的涡结构。进而得到了冲击射流中的旋涡强度随压比、冲击距离、喷嘴唇厚等参数的变化规律。     

基于车身板件声学贡献分析的声振优化

以降低车内低频结构噪声为目标,优化车身板件.采用子结构模态综合的方法建立结构动力学模型,并以其在实车工况下的振动响应作为声学边界元模型的边界条件,以车内驾驶员右耳位置为目标响应点,结合计算得到的声传递向量,对汽车车身进行板件声学贡献分析.通过计算得到车身各板件对车内噪声的声学贡献,分析出影响比较显著的关键面板,根据分析结果对车身相应板件进行振动抑制.经试验验证,怠速工况下,车内噪声在频率为20～100 Hz范围内的声压级水平得到比较明显的改善,主要峰值频率最大降幅5.70 dB,整体噪声水平下降了3.89 dB.结果表明:板件贡献分析方法可以为控制车内低频噪声提供合理的建议.     

出海管路系统的噪声振动及声辐射

采用统计能量分析方法（SEA），通过一定的简化，建立了出海管路系统声传播和管口声辐射的简单SEA理论模型，分析了在平稳随机噪声激励下通海管路系统各组成结构的能量分布和管口声辐射功率，并研究和对比了不同管道几何参数情况下的管口辐射噪声，实验结果与其他数值分析方法所得结果较为吻合，SEA为各种声学参数的计算年代了一条较为可靠和高效的途径。     

磁浮轨检车随机振动时域仿真

为了研究在动态测量过程中磁浮轨检车的随机振动对测量磁浮轨道几何参数精度和测量速度的影响，根据这一特殊车辆的结构特点和运动原理建立了整车振动五自由度模型．由于磁浮轨道不平度与高等级机场路面的相似性，采用了滤波白噪声作为轨道随机不平度输入．在MATLAB／SIMULINK环境中仿真了在磁浮轨道随机路面激励下车辆的时域动态响应，分析了车辆随机振动对采用激光三角法测量位移的精度影响．仿真结果表明车速10km／h时的测量精度满足实测时所要求的0．1mm．     

基于应变信号时频分析与 CNN网络的车辆荷载识别方法

针对现有神经网络车辆荷载识别方法的识别精度不足且训练样本采集困难的问题,提出了一种基于应变信号时频分析与CNN网络的车辆荷载识别方法,对移动车辆总重进行荷载识别.首先,利用连续小波时频变换方法处理桥梁跨中应变信号,得到应变信号的时频特征,并利用双线性插值算法将时频信号矩阵变为大小为64×64的数值矩阵,作为CNN网络的输入数据;其次,利用CNN网络的回归学习算法,在训练少量数值矩阵后直接建立应变响应与车辆荷载的映射关系,从而实现对未知车辆荷载的识别;最后,通过模拟试验发现虽然在不同路面粗糙度和噪声影响下,CNN网络的荷载识别结果会受到不同程度的影响,但在一定范围内的路面粗糙度和噪声影响下仍然能较精确地识别车辆荷载.     

基于经验模态分解的自适应噪声对消方法

针对飞行器试验中单通道遥测信号频率内容丰富、降噪困难的问题,提出了一种基于经验模态分解的自适应噪声对消方法。将信号利用经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)方法分解为一系列本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),将第一阶IMF作为参考噪声,并将第二阶以后的IMF分量累加求和,作为待降噪信号,在此基础上利用自适应噪声对消系统完成降噪。该方法克服了直接将高阶IMF作为噪声消除后在降噪和细节信息损失之间的矛盾性问题,可以最大程度保护信号细节信息不受损失的情况下实现良好的降噪效果。计算机仿真和某次飞行器试验实测数据处理结果证明了这一方法的有效性。