柴油机机体辐射噪声预测及低噪声改进设计

为降低柴油机的整机噪声,采用虚拟预测技术对发动机的机体进行了低噪声改进设计.首先建立了由柔性机体、柔性曲轴和刚性连杆、活塞、平衡轴组成的单缸柴油机的多体动力学模型.通过动力学仿真求解得到传递给机体的各种激励力,再根据FEM/BEM耦合的方法求解出整机的辐射声功率级,仿真得到的结果与实验结果吻合较好.最后通过对原机体的结构进行改进设计,不仅降低了整机的声功率级,减小了机体对油底壳、齿轮室盖的激励,还节省了约5 kg的材料.     

基于辐射噪声响度的柴油机NVH性能优化

分析人耳对不同频率纯音的衰减特性,提出结合人耳的衰减特性和柴油机辐射噪声的频谱特性进行响度优化的方法。运用多体动力学法和边界元法对柴油机进行声学分析,采用Moore响度模型对柴油机的辐射噪声的响度进行仿真分析。分析认为柴油机1 300~2 000 Hz的辐射噪声对柴油机响度贡献最大,通过声强法噪声源识别试验得出柴油机辐射噪声在该频段的主要贡献部件是油底壳、齿轮室罩、缸盖罩以及机体。对柴油机的齿轮室罩、缸盖罩以及机体进行结构改进,改进后柴油机的声功率级由76.4 d B下降至75.5 d B,降低0.9 d B;柴油机辐射噪声响度由161.5 sone下降到144.7 sone,降低10.4%,柴油机的NVH性能明显改善。     

发动机壳体辐射噪声预测

采用虚拟预测方法研究某发动机壳体的振动特性及噪声辐射特性.采用有限元法分析发动机壳体在振动加速度激励下的动态响应,得到壳体表面的振动速度频谱图,并与试验所得壳体上典型点的振动速度频谱图进行对比,仿真结果与试验结果吻合较好.将计算得到的壳体所有外表面节点的振动速度作为边界元模型的输入载荷,导入到声学仿真分析软件中,计算由壳体表面振动而辐射出的噪声,并用声强试验进行验证,对比了理论计算数据与试验数据,两者的噪声分布云图及噪声源中心点处的声强频谱图,并分析了误差产生的原因,结果表明,采用有限元法与边界元法联合求解的方法能够有效地预测出壳体辐射噪声.     

旋转式压缩机辐射噪声的预测与抑制

分析了储液器内部的气动噪声源,采用CFD(Computational Fluid Dynamics)模拟出内部包含所有声源信息的压力脉动,结合有限元和边界元方法计算了储液器的噪声辐射,并采用贡献度定位出对声场贡献大的部位;提出了降低储液器噪声辐射的改进措施.试验结果表明,该措施有效降低了储液器噪声辐射.     

基于GIS技术的道路交通噪声预测技术

随着社会的不断发展,城市居民汽车拥有量不断增加,对城市声环境质量造成了不小的影响,随着人们对环境质量要求的不断提高,道路交通噪声产生的危害也备受重视。该文以城市道路数据与道路噪声源数据为例,通过GIS软件支持,创建道路和声源模型,对噪声场进行计算,实现噪声场叠加,对交通噪声情况和变化进行确定,以此实现评估。结果分析表明：所选路段噪声影响预测结果与实际监测结果近似,城市道路车流量密集,大部分是公交车、中型客车和小型汽车,噪声影响较大,对于城市环境的危害是广泛的。     

基于LSSVM-样本熵的车内噪声声品质预测

以某款混合动力汽车为研究对象,针对其非稳态工况下的车内噪声声品质进行研究.对采集到的噪声信号烦躁度指标进行主客观评价试验,并通过相关分析找出与主观评价结果相关性较大的心理声学客观参量.对原始声样本进行互补总体经验模态分解,得到每个信号的16阶模态指示函数.将各阶模态指示函数与原始信号进行相关分析,得到与原始信号相关性较高的7-12阶模态指示函数并计算这些分量的样本熵值,作为声品质的客观特征参数.基于最小二乘支持向量机算法,分别建立了以心理声学等参数为模型输入和以样本熵特征参数为模型输入的声品质评价预测模型.结果表明:以样本熵为特征参数作为模型输入的预测精度更高,适合用于混合动力汽车非稳态工况下的声品质预测.     

基于KPCA和LSSVM的氧化铝粉流量预测

针对氧化铝粉流量需在线精确测量,在线分析仪表成本较高和测量滞后的问题,提出了一种将核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)两种方法相结合的软测量混合建模方法,通过核主元分析(KPCA)提取数据非线性主元,并利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立氧化铝粉流量预测模型,预测结果表明该模型具有更好的非线性数据处理能力,运算速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,能满足氧化铝粉流量的在线测量要求.     

基于混合智能算法优化LSSVM的短期风压预测

利用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)预测建筑表面的风压.为提高LSSVM对风压预测的泛化能力与精度,提出了基于混合蚁群(ant colony optimization, ACO)和粒子群(particle swarm optimization, PSO)优化LSSVM的预测方法(ACO+PSO-LSSVM),对参数进行搜索寻优,该方法避免了ACO和PSO二者的缺点并实现优势互补.利用ACO+PSO-LSSVM算法对建筑表面风压进行单点和空间点预测,并与ACO-LSSVM和PSO-LSSVM算法作比较.结果表明,基于混合蚁群优化和粒子群优化的LSSVM预测模型预测精度高、鲁棒性强,具有较高的工程应用前景.     

基于PSO算法的HVAC系统LSSVM预测控制

针对暖通空调(HVAC)系统,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测控制方法。该方法利用LSSVM建立HVAC系统预测模型并预测系统的输出值,引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造加权预测控制性能指标。由PSO算法滚动优化得到系统的最优控制量。利用该控制方法对一个HVAC系统进行仿真实验,结果表明该方法具有较好的控制效果。     

柴油机排气动力性噪声的预测和实验研究

本文应用计算不定常气流运动的特征线法和声辐射理论预测柴油机的排气动力性噪声,对柴油机不同的运转工况进行模拟计算,证实计算结果与实验结果有较好的一致性。     

基于ADPSO算法优化LSSVM的高速公路交通量预测方法

针对高速公路交通量与其经济影响因素之间的复杂非线性关系,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)与自适应动态粒子群优化(adaptive dynamic particle swarm optimization,ADPSO)算法相结合,提出一种ADPSO算法优化LSSVM的高速公路交通量新型预测方法.将建模简单、精度高的LSSVM作为预测模型,通过寻优能力优异的ADPSO算法选择LSSVM最优参数.以某市高速公路交通量为例验证模型的有效性.结果表明,所提方法的预测性能较好,适合于高速公路交通量的短期预测.     

基于PSO优化LSSVM的出水BOD5预测建模

针对城市污水处理中有机物污染度指标BOD5缺少运行状态信息难以做到实时检测,提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化最小二乘法支持向量机（LSSVM）的出水BOD5预测控制策略。在保证出水水质参数稳定达标条件下,提取城市污水处理过程中输入输出参数数据,通过LSSVM对被控对象出水BOD5进行建模,同时利用PSO对LSSVM模型进行参数寻优,获得最佳正则化参数γ和核函数参数σ。仿真结果说明,该模型提高了对出水BOD5值的预测精度并具有良好的泛化能力,达到了实时性的效果。     

车辆排气噪声声音品质的主观评价与模型预测

采用成对比较法对18种车辆排气噪声进行主观评价,考察并选取描述排气噪声声音品质的客观心理声学参数,通过多元线性回归分析方法得到主观满意度和客观心理声学参数间的关系,并建立起车辆排气噪声声音品质评价预测模型.研究结果表明,响度是影响人们对车辆排气噪声主观感受的主要因素.所建立预测模型的R平方值为0.96,模型预测值与主观...     

FEM/BEM方法预测发动机油底壳噪声辐射

结合有限元法和声边界元法建立了发动机油底壳辐射噪声预测模型，开发了相应的计算程序，在多点激励条件下，对油底壳进行了噪声预测．试验结果表明该方法有较高的计算精度，为发动机噪声优化设计打下了良好的基础。     

共轨压力对柴油机噪声及声品质的影响

以某493型柴油机为例研究共轨压力的提高对发动机噪声及声品质的影响机理。对发动机转速1 600 r/min和2 600 r/min全负荷工况下不同共轨压力的发动机噪声和缸内压力进行试验测量,对比不同轨压下的发动机噪声和声品质客观评价指标,并通过燃烧噪声的分析对其影响机理进行研究。最后,从发动机结构衰减和燃烧噪声方面对降噪提出方案。研究结果表明:提高轨压后,发动机整机噪声增大,高频范围更加明显;噪声响度、粗糙度和尖锐度升高;主要原因是轨压的提升使滞燃期内产生更多的可燃混合气,使得缸内压力、高频振荡幅值、压力升高率和放热率增大,燃烧更剧烈,导致燃烧噪声变大,主要体现在高频范围。     

混沌时间序列的LSSVM预测方法

结合相空间重构理论,提出运用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌时间序列的预测模型,并用粒子群优化(PSO)解决LSSVM参数寻优的问题.通过与RBF神经网络构建的预测模型相比较,计算预测模型的均方根误差来评价模型的性能.结果表明:采用PSO优化的LSSVM预测模型的预测精度更高.     

基于空间多点输入的LSSVM非高斯风压预测

为提升最小二乘支持向量机对建筑表面风压的预测精度与泛化能力,提出了增加输入点数的方法.通过增加输入点数,增加提供给最小二乘支持向量机的信息量,优化最小二乘支持向量机预测模型性能;对不同时长的实测风压分别进行内插预测与外插预测.结果表明:采用内插预测和外插预测时增加输入点数均可提高风压预测性能,但是内插预测性能的提升效果优于外插预测;当增加训练集长度时,增加输入点数对预测性能的提升效果不明显.     

基于改进蚁群算法优化参数的LSSVM短期负荷预测

提出一种自动优选最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的改进蚁群(MACO)算法.该算法将LSSVM模型的参数作为蚂蚁的位置向量,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到模型的最优参数,得到基于MACO算法优化的LSSVM(MACO-LSSVM)预测模型.将优化后的LSSVM模型应用于短期电力负荷预测问题,选择湖南某地区日期为2009-08-01至2009-08-30各小时点的数据进行分析,对2009-08-31该日24 h的负荷进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较.研究结果表明:本文方法得到的均方根相对误差为1.71％,比用BP神经网络和SVM模型得到的均方根相对误差分别低1.61％和1.05％.     

基于Fluent的柴油机缸内辐射换热分析

采用三维CFD软件,以135直喷式柴油机为对象,运用多维燃烧模型,对缸内燃烧过程进行数值模拟。在设定工况下,模拟出在给定的曲轴转角下火力面的辐射热流分布,然后计算并比较了不同工况下的辐射换热量。结果表明Fluent所提供的燃烧模型可以作为预测柴油机缸内燃烧的一种有效手段,并为进一步研究同类型柴油机的燃烧性能提供了依据。     

基于混合PSO优化的LSSVM锅炉烟气含氧量预测控制

烟气含氧量是影响火电厂锅炉运行安全性和经济性的一个重要因素,影响锅炉烟气含氧量的因素多面复杂,对烟气含氧量特性进行建模与控制是实现锅炉正常运行的基础.借助现场运行数据,根据锅炉烟气含氧量的特性,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的锅炉烟气含氧量预测模型.在此基础上结合全局寻优的混合粒子群算法(PSO),对锅炉烟气含氧量进行控制.仿真结果表明:该方法能够比较准确地列火电厂锅炉烟气含氧量进行测量和控制,为锅炉燃烧系统的闭环控制与优化运行提供了新的手段.