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基于逆边界元法的内燃机噪声源识别方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
对内燃机复杂噪声源进行识别和排序是内燃机噪声控制的关键.基于逆边界元法(IBEM)的噪声源识别技术,利用边界元法建立了声场与结构表面振动速度之间的声学传递向量(ATV).将常规的声压测量作为输入数据,在逆向数值计算方法的基础上能够精确地重构出结构表面法向振动速度,进而获得源面详细的振声特征信息.针对某轿车柴油机,测试了额定工况下近场144个场点声压,应用该方法在发火频率点处,重构出了柴油机表面法向振动速度分布.通过对比预测和实测声场点声压,验证了该方法的有效性.在噪声面板贡献量分析的基础上,对该柴油机各功能部件的噪声贡献量进行了排序,并得知额定工况下该柴油机的机体裙部是主要的噪声辐射部位.应用实例说明了该方法对复杂噪声源识别易于实施。具有更广的工程适应性.  相似文献   
2.
随着自动驾驶汽车研究的不断深入,对其环境感知系统提出了更高的要求。为了使自动驾驶汽车适应更复杂的交通环境,本文研究了低信噪比声学环境感知技术,提出改进的小波包去噪方法;采用经验模态分解(EMD)的方法改进梅尔频率倒谱系数(MFCC)的提取;采用支持向量机(SVM)识别模型完成低信噪比交通环境声音识别。实验结果表明,本文提取的去噪方法提高声音事件信噪比的同时保持声音特征,且对噪声有自适应性;改进的MFCC提取方法一定程度上提高了特征参数的抗噪性能。通过对低信噪比交通环境声音去噪和特征参数优化后,其平均识别率比优化前提高了33.34%,并改变了识别率骤降的趋势。  相似文献   
3.
近场声全息正则化方法比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了正确选择正则化方法,在基于边界元方法的近场声全息理论基础上,分析了截断奇异值法和Tikhonov正则化方法的异同点,阐述了通过曲率求解L曲线拐角点的基本原理,并将L曲线准则和广义交叉检验法应用于截断奇异值正则化方法最优截断点的选取.通过数值仿真表明,利用L曲线最大曲率点可以有效地确定L曲线最优正则化参数位置;在基于边界元法的共形平面近场声全息中,当信噪比为60dB时,4种组合正则化方法在l000Hz频率点处分辨距离能达到42mm最后,比较研究了4种组合正则化方法的重构精度和稳健性.  相似文献   
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