柴油机表面辐射噪声源识别的研究

通过柴油机各噪声辐射部件的表面振动速度的平方对时间和在振动表面的平均值预测了各部件表面辐射噪声声功率 ,从而识别出了该发动机的主要表面噪声源。

基于表面振动法测试割草机割草器噪声源

由于割草机工作时存在振动大、噪声大的问题,以手推式变割幅割草机进行研究,采用表面振动测速法对割草机各部件的噪声源进行识别。在2 000 r/min、100%负荷工况下,对变割幅割草机进行表面振动测试,获得了割草机工作时各部件的振动速度和振动速度1/3倍频程频谱分析;确定割草机工作时各部件的主要振动范围,并估计计算出割草机工作时各部件的声功率级,获得了割草机各主要噪声源的大小排列,确定出了主要噪声源,为降低割草机噪声提供了理论依据。

高速列车头型的减阻降噪多目标优化设计

为进一步改善高速列车明线运行的气动性能和噪声性能,降低空气阻力、空气升力和列车表面噪声源声功率,对高速列车流线型头型进行多目标优化设计.在列车垂向、横向、纵向三个方向上选择7组优化设计变量,采用最优拉丁超立方法进行采样,运用网格驱动变形技术(ASD)快速得到计算样本.基于三维不可压缩控制方程和k-ε湍流模型,对列车进行模拟计算.构造关于空气阻力、空气升力和列车表面噪声源声功率的响应面近似模型,运用NSGA-II遗传算法对高速列车头型进行多目标优化,得到Pareto前沿解集.与原列车相比,优化后列车的空气阻力减小5.20%,空气升力减小36.68%,列车表面噪声源声功率减小2.11%.

超高速列车流线型头型多目标优化设计

为改善高速列车明线运行时的气动性能,建立高速列车流线型头型的多目标优化设计方法,以高速列车的整车气动阻力和头车最大表面声功率为优化目标,对流线型头型进行多目标自动优化设计。建立三车编组某新型超高速列车的参数化模型,提取头型的五个设计变量,采用ICEM CFD软件脚本文件对列车周围流场区域进行网格自动划分,采用FLUENT软件脚本文件对列车气动力和表面气动噪声源声功率进行自动计算,通过第二代非劣排序的遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSGA-II)对设计变量进行自动更新,实现超高速列车头型的自动优化设计。优化完成后,对优化设计变量与优化目标的相关性进行分析,得到影响优化目标的关键设计变量。结果表明,各优化设计变量与两个优化目标的相关性相同,只是相关系数值不同。经过多目标优化设计,得到一系列的Pareto最优头型;与原型列车相比,优化后列车的整车气动阻力最多减小2.91%,头车最大表面声功率最多减小7.47%。