附加质量块对某型轿车车内噪声影响的试验研究

针对某型MPV轿车高速行驶时车内低频轰鸣噪声问题,对该车分别进行工作变形和底盘悬架系统对车内噪声测点的传递路径分析发现,横向推力杆是车内低频噪声的产生激励源。为节约成本,采用在横向推力杆上安装附加质量块的方法解决车内低频噪声问题。通过理论计算确定附加质量块的大小和安装位置,并对安装附加质量块后的车内噪声进行测试,发现附加质量块的安装可有效降低该型轿车车内低频噪声问题。     

矿用自卸车驾驶室支承参数的动力优化设计

本文提出单点激励多级随机隔振系统的动力敏度分析方法,并用该方法,对国产某重型矿用自卸车的驾驶室和座椅支承系统的物理参数进行了动力优化设计。目标函数是座椅的垂直加速度均方值,还给出一个动力约束条件。计算表明,座椅支承的阻尼值是降低目标函数最敏感的参数。     

工程车辆驾驶室声学特性预测研究

建立某型工程车辆驾驶室的结构有限元模型、空腔声学有限元模型。对驾驶室结构和室内空腔声场进行模态分析,得到结构振动特性和声学特性。计算分析驾驶室声一结构耦合模型在特定频率激励下的噪声分布情况,同时考虑吸声材料对驾驶员耳旁声压级值的影响,总结出在新车型开发阶段进行车内噪声预测和控制研究的有效方法。     

商用车驾驶室顶部及后围强度仿真分析

遵照ECER29-02法规中顶部强度试验和后围强度试验方法,建立了某重型卡车驾驶室有限元模型,设置相应的仿真工况,验证该驾驶室在ECER29-02法规下被动安全性,并通过仿真结果,针对驾驶室结构薄弱区域提出改进意见,提高驾驶室被动安全性能,减轻乘员在事故中的伤亡程度,为该车型的改进提供了理论依据,具有重要的实际意义.     

汽车车内行驶噪声测试的阶次跟踪法

应用PULSE测试分析系统中阶次跟踪法,测试分析某型乘用车车内四个位置的噪声水平随发动机转速变化的关系.揭示了该型汽车在测试工况下,不同的转速对车内噪声的贡献规律.为降低车内行驶噪声和振动响应提供了重要的分析依据和参考.     

某货车驾驶室静刚度试验与分析

针对某型货车驾驶室,通过模拟驾驶室的实际受载情况,建立了该驾驶室白车身静刚度测试系统.利用数字测量方法和白车身刚度的力学公式,试验和分析得到的结果表明,该测试系统方案合理有效,试验数据重复性和对称性好.通过测试分析该驾驶室扭转和弯曲刚度,得到了驾驶室扭转和弯曲工况下各测点的变形情况和静刚度特征,为该驾驶室的研发建立了基础数据.     

车内噪声的声品质优化

提出了一种基于正交试验的车内噪声的声品质优化方法。车内噪声被分成由ERB临界频带组合的若干子频带噪声,并且每一子频带噪声的强度有降低、保持、增强三种变化状态。根据试验设计原理进行了不同车速时车内噪声的正交试验,分析了子频带噪声对声品质的影响,并得到了优化车内噪声品质的优水平、最优组合和主次因素。通过实验,对用该声品质优化方法得到的结果进行了验证。结果表明:该声品质优化方法可用于产品的声品质优化改进,并指明了改善车内噪声品质的方向。     

基于Adaline的吊车动态称重方法研究

吊车在起吊过程中对所吊物体称重时,采集到的数据与重量本身相差较大,目前吊车动态称重的精度是系统设计的一个难题。文章提出了一种基于人工神经网络自适应线性神经元Adaline的吊车动态称重数据处理的噪声自适应对消方法,用于解决因运动产生的数据采集不准的问题,在提高吊车称重精度方面进行了一些有益的探讨。     

小波多分辨率分析及其在自适应消噪中的应用

针对自适应消噪中存在的问题,提出一种基于小波多分辨率分析的自适应消噪算法,利用小波多分辨率分析理论,把信号和噪声正交分解于不同的频率范围中,从而减少了自适应滤波器的阶数,提高了算法的收敛速度和稳定性。选择若干不同频率尺度上信号作线性组合,对组合后的信号进行自适应谱线增强,保存了信号的高频信息。仿真实验结果证实了该算法的正确性,且在实际消噪应用中取得良好的效果。     

基于SNR法的自适应随机共振系统的研究

该文应用随机共振对微弱信号检测的原理,在研究非线性双稳系统及双稳系统随机共振频谱的基础上,利用傅立叶变换频移特性及设计了非线性大频率随机共振系统及其控制系统电路。并通过模拟工程实际,提出了简单的自适应算法,验证了其对于微弱信号检测的有效性。     

Identification of Driving Intention Based on EEG Signals

The driver''s intention is recognized by electroencephalogram(EEG) signals under different driving conditions to provide theoretical and practical support for the applications of automated driving. An EEG signal acquisition system is established by designing a driving simulation experiment, in which data of the driver''s EEG signals before turning left, turning right, and going straight, are collected in a specified time window. The collected EEG signals are analyzed and processed by wavelet packet transform to extract characteristic parameters. A driving intention recognition model, based on neural network, is established, and particle swarm optimization (PSO) is adopted to optimize the model parameters. The extracted characteristic parameters are inputted into the recognition model to identify driving intention before turning left, turning right, and going straight. Matlab is used to simulate and verify the established model to obtain the results of the model.The maximum recognition rate of driving intention is 92.9%. Results show that the driver''s EEG signal can be used to analyze the law of EEG signals. Furthermore, the PSO-based neural network model can be adapted to recognize driving intention.     

汽车车外噪声分析预测的声场空间变换方法

以某载货汽车为研究对象,利用近场声全息和声场空间变换方法对其车外噪声进行了分析预测。建立了近场声全息测量系统,开发了声场空间变换分析软件,对被试汽车进行了车外噪声源的测试与分析。对汽车远场噪声特性和车外最大加速噪声进行了分析、预测,通过试验验证了远场噪声预测结果的有效性。并对用声场空间变换方法预测汽车加速行驶车外最大加速噪声产生误差的原因进行了分析。结果表明,在获得近场全息面上噪声测量数据的基础上,利用声场空间变换方法可对远场任意重建面的声场分布特性进行预测,并对形成该平面声场的主要噪声源进行识别,还可以对汽车加速行驶时的车外最大加速噪声进行近似预测。     

结构声腔耦合系统的振型耦合特性分析及应用

推导并验证了带-柔性壁面的矩形刚性腔体结构的内部声压表达公式和一种振型耦合系数的有限元计算新方法。深入分析了振型耦合系数的特点,发现影响振型耦合系数的主要因素是结构声腔在耦合面上的振型相似程度和复杂程度,它们进而影响结构声腔振型耦合的强弱。本文基于振型耦合系数的特点,成功控制了某轿车车内噪声,使得驾驶员右耳测点噪声降低5dB,为轿车车身低噪声设计提供了一种有效可行的新方法。     

Signal modulating noise effect in bistable stochastic resonance systems and its analog simulation

1 INTRODUCTIONSince stochastic resonance (SR) was presentedby Benzi et al[1]to explainthe periodic recurrent iceages ,this phenomenon has continuously attractedconsiderable attention. The termof SRdescribes aphenomenon whereby the response of a nonlinearsystemto a periodic signal can be amplified and op-ti mized by the assistance of noise .Stochastic resonance was first discussedin thecontext of bistable systems . Fauve et al[2]per-formed the first experi ment of stochastic resonancewit…     

基于MM440的电动架车机双频调速同步控制

针对电动架车机作业过程中,为保证架车过程的安全,必须将各台架车机之间实际高程差控制在允许范围内的问题,基于铁道标准要求,利用西门子S7—200PLC和MM440变频器等设计了一种双频调速同步控制方式,编制PLC程序控制电动机接入电源的频率,实现电动机工作速度的切换。通过对实际同步调整过程的监控,并获得高程和速度曲线,验证双频同步控制方式的可靠性。双频控制方式消除了以往架车机停机调整方式中存在的累计惯性误差,提高了架车过程的安全性。     

一种改进的自适应脉冲对消LMP算法

应用一种改进的最小平均l_p范数算法对有用信号中存在的脉冲噪声进行对消. 这种算法是根据对输入信噪比的估计,在最小平均l_p范数算法的基础上改进的. 为了测量这种算法下脉冲噪声的对消性能,引入了一种新的信号失真的性能测度,叫分数阶信噪比. 在7种不同输入信噪比情况下,对最小平均l_p范数和改进的最小平均l_p范数算法进行了比较,结果表明改进的算法比最小平均l_p范数算法稳定,收敛速度快,性能明显优于最小平均l_p范数.     

Aerodynamic drag reduction of heavy vehicles using append devices by CFD analysis

Improving vehicle fuel consumption,performance and aerodynamic efficiency by drag reduction especially in heavy vehicles is one of the indispensable issues of automotive industry.In this work,the effects of adding append devices like deflector and cab vane corner on heavy commercial vehicle drag reduction were investigated.For this purpose,the vehicle body structure was modeled with various supplementary parts at the first stage.Then,computational fluid dynamic(CFD) analysis was utilized for each case to enhance the optimal aerodynamic structure at different longitudinal speeds for heavy commercial vehicles.The results show that the most effective supplementary part is deflector,and by adding this part,the drag coefficient is decreased considerably at an optimum angle.By adding two cab vane corners at both frontal edges of cab,a significant drag reduction is noticed.Back vanes and base flaps are simple plates which can be added at the top and side end of container and at the bottom with specific angle respectively to direct the flow and prevent the turbulence.Through the analysis of airflow and pressure distribution,the results reveal that the cab vane reduces fuel consumption and drag coefficient by up to 20 % receptively using proper deflector angle.Finally,by adding all supplementary parts at their optimized positions,41% drag reduction is obtained compared to the simple model.     

基于径向基函数神经网络的车内噪声品质评价系统

为了高效而准确地对车内噪声品质进行评价,针对B级车稳态工况下的车内噪声,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的声品质评价系统。用等级评分法对30个稳态噪声信号进行了主观评价试验,并通过相关分析得出了对声品质有重要影响的客观参量。采用RBF神经网络构建了车内噪声品质的评价模型,其预测平均相对误差为4.5%。以评价模型为基础,采用模块化设计方法和多线程并行处理技术,设计了基于虚拟仪器的声品质评价系统。测试结果表明:该系统比传统的主观评价试验系统的测试时间缩短了90%,并提高了评价结果的质量。     

不同量程信号融合抑制噪声新方法

针对高精度测量电路中采样通道和模数转换器(A/D）产生的噪声对精度的影响问题，提出了对同
一信号采用多通道同时进行采样，并结合多通道数据相关叠加算法对数据进行融合来减小测量噪声的新
方法.在实际测量过程中，利用A/D在不同的量程下信噪比不同的特点，采用一个固定量程的通道和一个
可变量程（随着信号量值变化而变化）通道同时对信号进行采样;这样,在降低噪声的同时还可以提高信
号的分辨率.实验证明，该方法能有效抑制噪声，保持测量的最高分辨率.此外该方法具有很好的实时性
，适用于高速信号处理的场合.     

基于LMS.Test.Lab某车型排气噪声问题实验分析

某试验车型在怠速和N档全油门工况下排气口噪声很明显,对车内噪声影响很大,怠速排气口和车内55 Hz对车内整体声压级贡献较大.应用比利时LMS公司的Test.Lab对上述问题进行了实验测试分析,通过更换不同状态的样件进行对比测试.结果表明:N档全油门加速行驶中,排气口噪声2阶对车内噪声2阶贡献很大,降低排气口噪声2阶声压级对车内噪声改善很明显.