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1.
汽车排气系统的振动和噪声是影响乘坐舒适性的因素之一。为研究排气消声器结构模态和声腔模态对消声器降噪性能的影响规律,建立声学有限元模型计算壳体结构模态和声腔模态,并分析各自振型模态和固有频率之间的关系。结果表明:在低频率范围内,壳体结构模态和声腔模态的固有频率发生耦合共振,导致降噪效果不佳;增加消声器外壳壁厚可提升结构固有频率,降低排气系统振动和辐射噪声水平。  相似文献   
2.
为克服接触式测量传感器附加质量的影响,本文采用非接触式声压测量获取结构近场的辐射声压信号,提出Hilbert-Huang变换二次滤波时频分析方法对非平稳的近场声压辐射信号进行分析,实现了在强噪声环境中对桥梁结构模态参数的识别。在实验室对一跨径为11.2m的H型简支钢梁开展试验,结果表明:该方法能准确识别钢梁的前3阶固有频率,平均误差在0.5%以内,并成功获取结构的模态振型。该方法为桥梁结构模态参数获取和结构健康监测提供新的手段。  相似文献   
3.
柔性机械臂、大型可展开天线等机械结构的动作精度受运动过程中大变形几何非线性和连接处接触非线性的影响十分显著。以含螺栓连接结构的大变形梁作为研究对象,针对动力学建模和振动特性开展了实验研究,通过数值计算验证了实验发现的非线性振动特性。搭建了含螺栓连接柔性大变形梁的实验台架,开展了敲击和正弦激振的实验测试。实验结果表明,螺栓连接的柔性梁较连续梁的(无螺栓连接)模态频率降低,阻尼增加,反映出随着激励能量增大,模态频率降低的非线性模态特征。改变螺栓连接位置会显著影响结构的模态频率,其变化规律可由求解线性矩阵特征值定性反映。  相似文献   
4.
针对目前松脱件定位方法普遍存在的定位误差大的问题,采用多传感器布局方案,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与坐标寻优的松脱件定位方法。EMD处理可分离信号不同振动波成分并提取信号主要本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量,使到达时间提取及波速计算更为准确;多传感器布局能有效降低定位偏差,通过制定传感器选取策略选择最优的传感器组合用于定位分析,实现定位的进一步优化。最后搭建平板试验台并与不同定位方法进行对比,结果显示本文方法定位精度最高,最小定位偏差在0.1 m左右。  相似文献   
5.
针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。  相似文献   
6.
中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件,其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题,以振动信号分析和处理为基础,开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实验。仿照某型涡扇发动机机匣结构设计加工了模拟机匣,用来模拟振动信号的复杂传递路径。基于包络谱分析和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition)包络谱分析处理振动信号,对比二者对滚动轴承微弱故障特征信号的提取效果。实验结果表明,在中介轴承微弱故障特征信号提取中,模拟机匣可以有效地模拟振动信号的复杂传递路径,EMD包络谱分析法比单一采用包络谱分析的方法能够更加明显有效地提取中介轴承微弱故障信号。  相似文献   
7.
针对三角形单元边界适应性强、位移插值简单、自由度低的特点,利用面积坐标构造了平板三角形单元位移插值函数,以对平板进行了动力学建模分析。此后,为了对三维弹性空腔声振问题进行较高精度的数值分析,弹性板采用三角形单元进行离散处理,而声腔域使用了在声学问题上具有精度高的光滑有限元方法建模。充分考虑结构和声场的耦合作用,建立了该类结构声振分析的一种新模型,并分析了弹性空腔声振特性。通过数值计算对比表明,这种耦合模型计算规模较小、计算结果精确,可进一步应用于形状更复杂的三维弹性空腔声振特性分析中。  相似文献   
8.
为了提高风电功率预测精度,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和改进的最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期风力发电功率预测新模型。利用VMD将功率历史数据分解成趋势分量、细节分量和随机分量以降低原始数据的复杂性和不平稳性,然后建立IBA-LSSVM预测模型,利用改进蝙蝠算法(IBA)对最小二乘向量机的参数进行优化,并分别对各个子模态进行预测,叠加子模态的预测结果以得到最终的发电功率预测值。对宁夏某风电厂功率预测结果证明了该模型的有效性,通过不同预测模型的对比验证了模型具有较高的预测精度。  相似文献   
9.
利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.  相似文献   
10.
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