大型邮轮水下辐射噪声特性分析及试验研究

随着海洋资源利用程度的增加,船舶水下辐射噪声严重影响海洋生物的生存发展,大型邮轮作为人类建造的体量最大可用于全球旅行的交通工具,极易产生水下辐射噪声问题。文中重点分析了大型邮轮水下辐射噪声的振动噪声来源及传递路径,通过仿真对水下辐射噪声进行计算,并对大型邮轮的水下辐射噪声进行实船试验测试,最终对比得出目前我国建造的大型邮轮的水下辐射噪声特性。研究结果可为开展大型邮轮水下辐射噪声控制研究提供数据支持,为我国后续大型邮轮的设计和建造提供参考。

基于ICEEMDAN的滚动轴承声信号故障诊断方法

针对基于单通道声信号的机械故障诊断信号干扰成分大,故障特征难以提取的问题,提出了一种结合改进自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)和快速独立分量分析(FastICA)的方法。依据峭度与信号相关性准则设定本征内模分量(IMF)选取系数,对ICEEMDAN自适应分解的IMF进行有效筛选,实现信号降噪和粗提取,并以所选IMF作为虚拟通道,应用FastICA成功实现信噪的盲源分离。通过内外圈故障轴承实验数据对算法实行对比验证,结果表明,所提算法大幅降低了噪声及干扰,有效提取了故障特征。

基于EEMD-AESSAICA的电驱动单通道噪声源分离识别

为准确分离识别电驱动总成的噪声源,提出一种集合经验模态(EEMD)与改进樽海鞘的独立分量分析(AESSAICA)方法。首先针对传统盲源分离方法存在收敛速度慢、分离精度低的问题,提出基于改进樽海鞘算法的盲源分离算法,提出自适应领导者数目的精英方向学习策略,其能够平衡全局探索和局部开发矛盾、加快收敛速度。其次通过仿真实验验证该方法比传统独立分量算法在分离效果上提升4.38%,能够提高分离效率,提升分离结果质量;然后联合EEMD和AESSAICA算法提出的单通道盲源分离方法,同时验证其相似系数在0.96以上;最后采用该方法分离识别电驱动主要噪声分量。结果表明上述方法能够有效识别电驱动各独立噪声源,通过减速器噪声实验验证最大分离误差为1.1%,分离结果的准确性得到证明。

声源激励下锥柱组合壳体水下声辐射特性试验研究

针对单层壳和锥柱组合壳2种典型壳体结构内部强噪声源引起的水下辐射噪声问题,开展小比例缩比模型的振动声辐射试验,给出不同结构形式对声激励下,圆柱壳结构振动与声辐射的影响规律及主导因素。试验结果表明:相同声源激励条件下锥柱组合壳结构声辐射频段总声压级最小。低频段下,单层壳与锥柱组合壳之间总声级差值可达8 dB;500 Hz以下频段声腔模态起主导作用,500~1 500 Hz频段内声腔模态和结构模态共同作用;内部声腔在其固有频率处会造成壳体的强烈耦合效应,从而出现声压级峰值。

微型轿车的降噪实验

针对某微型轿车采用汽车加速行驶车外噪声分离实验和声强法识别噪声源。发现进气噪声是造成车外加速噪声偏高的主要原因。在对发动机进气噪声进行频谱分析后 ,找到进气噪声的主要峰值频率 ,设计出一种三腔并联共振式消声器 ,使进气噪声得以有效的控制。通过道路实验与发动机台架实验评价 ,整车车外加速噪声降到 72 .3dB(A) ,降噪量达 7.9dB(A) ,而发动机输出功率没有明显变化。

车身板件对车内噪声的贡献量分析

讨论车身板件对车内空腔辐射噪声的贡献量分析。通过对声源强度和声学传递函数的乘积求和来进行某块板在目标位置声压贡献量的合成。利用互异法间接测量声学传递函数,通过截面面积和其法向加速度的乘积得到声源强度值。模拟计算前面试验边界条件建立的有限元模型,有限元计算结果和实测数据进行对比。

内燃机噪声测量中的声强测试技术

本文研究了双传声器声强测试技术及其在混响条件下的应用，探讨了应用声强测试方法在测试技术及处理中的一些有益经验，并通过实机试验比较论证了它的可行性。

中型载货汽车怠速异响噪声源识别

针对某载货汽车怠速时出现的异常噪声,综合利用频谱分析技术、声学互动滤波技术、选择性声强法表面声源识别技术、基于消去法的物理声源识别技术,分析确定了噪声来源,并揭示了其传播及辐射机理,结果表明:怠速异响的频率范围为274 Hz^330 Hz;进气系统的进气口和空气滤清器壳体表面是其表面噪声辐射源,而空压机进气噪声是其根本来源,控制空压机进气噪声能够有效消除怠速异响。

摩托车怠速异响噪声源的识别及控制

综合运用声强法、消去法和选择性声强法进行摩托车怠速异响噪声源识别试验,分析异响的产生机理及传播途径,结果表明:异响的频率范围为891～2239Hz,排气消声器隔热板辐射噪声是主要噪声源,排气气流冲击消声器内部隔板是其根本原因。增大消声器内部隔板与壳体连接刚度能够有效消除怠速异响。

公路交通噪声源强预测模型研究进展

随着我国经济的快速发展,汽车已经成为主要的日常交通方式,由此产生的交通噪声及其对周边环境造成的不利影响日益受到国内外的广泛关注。在综述国内外噪声预测模型中源强预测模型发展历程的基础上,对常用的噪声预测模型中的源强预测模型包括FHWA、CoRTN 88、RLS-90、MITHRE、StL-86、ASJ-1993以及我国所用模型的特点、预测方法和使用范围进行了对比分析,指出了现有噪声预测模型存在的问题和今后的发展方向。

钢板声发射时间反转聚焦增强定位方法

声发射检测方法具有实时动态监测优点,应用越来越广泛,但是对声源的定位始终没有更大的突破。在钢板声发射检测中,提出一种基于时间反转理论的声发射源准确定位的方法。由于声发射检测是一种被动检测技术,结合时间反转聚焦理论,推导出对声源信号实现时间反转聚焦增强处理方法,可增强检测信号中声源幅值,提高信噪比;然后根据声源信号到达时间推算出声源聚焦时刻,利用弹性波传播理论对传感器监测区域重建信号传播波动图,显示出声源位置和区域;最后通过实验测试对该方法进行验证,结果表明该方法能有效提高损伤声源信号的能量,对检测区域的信号重建和定位显示准确地给出损伤声源位置。

基于声强法识别柴油机表面辐射噪声源的研究

采用声强测量法对柴油机进行表面辐射噪声的测量,利用声强分布云图找到柴油机主要噪声源来自于气门室罩、油底壳、增压器和高压油泵。计算它们对整机噪声声功率的贡献,为降低该型柴油机的表面辐射噪声提供有效的参考依据。

对旋风机气动噪声声强及压力脉动分布规律的数值预测

将SIMPLE算法与RNG-ε湍流模型相结合,通过求解Navvier-Stokes方程,对对旋风机从集流器进口到扩散器出口全流场内的三维定常流动进行数值计算。求解区域采用非结构化网格进行离散,以进、出口压力为边界条件,采用运动参考系实现动-静界面间的数据传递。对对旋风机气动噪声分布特性进行数值模拟,预测对旋风机内部、外壳和叶片的声强级分布情况。采用快速傅里叶变换方法(FFT)研究两级叶轮区域三对干涉面因叶轮旋转和叶片振动引起的压力变化规律。研究结果对通风机结构的优化设计及噪声控制具有参考意义。

汽车噪声源识别实验研究

声强测试分析方法是一种有效的噪声源识别和声场分析方法。依据声强法的原理,对某型汽车的车外辐射噪声进行声强测试,并在此基础上对该车的主要噪声源进行识别和研究,为降低该型汽车的表面辐射噪声提供有效的参考依据。

基于等效源法的双测量面相干声源分离方法

为了研究存在于空间的相干声源中某个声源的声场信息,必须进行声场分离。当相干声源在测量面同一侧并且到测量面距离相等时,现有的声场分离方法并不能有效地对相干声源进行分离。为了解决这种问题,提出一种旋转测量面的方法,通过测量面的旋转,使相干声源到同一测量面的距离不相等,满足声场分离的基本条件,根据近场声全息的等效源法对相干声源进行声场分离和重建。测量面旋转后,通过对200 Hz和1 000 Hz两组相干声源的仿真和试验,验证了基于等效源旋转测量面方法的正确性和可行性。

发动机噪声的声强测试与分析

利用声强法对一台汽油机的噪声进行声强测试,将测试得到的数据用STAR声强分析软件进行处理和分析,得出发动机各个包络面的等声强分布、声强矢量分布、声功率和声功率级的计算结果;利用这些结果识别和分析该发动机几个面的主要噪声源,确定噪声源的位置、噪声频率、声功率及声功率的贡献,为降低该发动机噪声提供依据。

S493Q柴油机噪声源识别与噪声控制

利用复声强法测量内燃机表面噪声场分布 ,对S493Q柴油机表面辐射噪声源进行了识别 ,在找出主要噪声源之后 ,采取了相应的降噪措施 ,达到了很好的降噪效果。

基于单全息面三维声强测量的声场分离技术

在测量全息面三维声强和均方声压的基础上,根据平面上二维切向有功声强与复声压相位间的关系来间接获取复声压的相位,结合测得的均方声压,得到全息复声压;根据全息面上微粒法向振速的叠加原理和波数域的 Euler公式,推导出基于单全息面三维声强测量的声场分离公式,将全息面两侧声源各自在全息面上产生的声压分离开来。在全息面两侧均有声源的情况下,实现噪声源的识别与定位,克服了近场声全息(NAH)和基于声强测量的宽带声全息(BAHIM)的应用局限性。数值仿真的结果证明了该技术的可行性和有效性。

应用声强测试技术对发动机噪声源识别的研究

通过对一台增压柴油机的噪声进行声强测试,将测试得到的数据用STARAcoustics声强软件进行处理和分析,得出发动机各个包络面的等声强分布、声强矢量分布和声功率的计算结果;利用这些结果着重分析和识别了该发动机的主要噪声源,确定了其噪声源的位置、主要噪声频率成分和声功率的贡献,为降低发动机噪声提供了改进依据。结果表明,通过与9点法试验结果的定性比较,能够更准确地判断噪声源的位置及其频率分布。

公路噪声源强预测模型研究进展

随着公路建设和城镇化的不断发展,车辆行驶过程中产生的环境噪声对沿线居民、学校的影响也日益明显。针对目前我国的标准规范中未明确给出公路噪声源强预测模型的问题,对国外公路环境噪声源强模型进行系统的分析和总结,并对我国公路噪声源强预测模型的研究提出建议。