水下加肋双层圆柱壳体振动传递特性分析

研究水下双层圆柱壳体振动传递特性具有重要的工程意义,尤其对于水下结构噪声快速预报和外壳表面速度场实时重构.以此为出发点,通过双层加肋圆柱壳体模型水下振动试验研究了不同激励条件下内外壳体振动特性;然后建立了水下双层圆柱壳体有限元模型,计算分析了壳体在流固耦条件下的振动路径及特性,找出了不同激励方向、流体耦合方式和内外壳体连接方式等典型因素下内、外壳体间振动传递规律,为速度场重构和水下噪声预报提供了一定的理论指导.     

基于虚拟样本的双层圆柱壳体结构噪声源识别研究

虚拟样本是解决小样本条件下模式识别问题的有效手段.在总结前人研究成果的基础上给出了虚拟样本的定义,利用VC维理论分析了虚拟样本的作用.针对双层圆柱壳体结构噪声源识别这一实际问题,提出了两种分别基于频响函数和傅里叶变换的虚拟样本生成算法.试验结果表明两种算法均能有效提高噪声源识别正确率.     

基于综合集成思想的连杆螺栓断裂失效预防

从现代人机工程学角度出发,将20世纪90年代初期中国学者提出的开放的复杂巨系统理论以及处理开放的复杂巨系统的方法论--从定性到定量的综合集成法,应用于发动机连杆螺栓断裂失效事件,构建了"人机结合、以人为主"的预防失效的理论框架,并具体给出了一种预防连杆螺栓断裂失效事件的发生以及保证连杆螺栓安全可靠使用的方法.提出的理论框架和方法同样也适用于其他类似的失效事件及工业安全事故的预防,具有一定的普适性.     

可增量学习的水下航行器噪声源识别中聚类算法研究

水下航行器的噪声源识别具有训练样本有限,存在偶发或突变噪声源等特点。本文针对这些特点,在具有增量学习能力的水下航行器的噪声源识别系统架构下,提出了一种参数自适应可调的基于密度的聚类算法。实验表明,该算法可以有效避免基于密度的聚类算法的参数敏感性对聚类结果的不良影响,在无监督情况下对水下航行器的机械噪声源样本进行有效聚类。通过该聚类算法标注后的样本可直接作为具有增量学习结构的分类器的训练样本,节省了时间和系统开销。     

基于RBF-NN近似模型的地铁钢轨探伤车转向架悬挂参数多目标优化#br#

以某地铁钢轨探伤车为研究对象,利用多体动力学软件UM建立车辆-轨道耦合动力学模型,分析探伤车在直线、曲线两种工况下的运行平稳性、安全性和曲线通过能力,为后续悬挂参数多目标优化提供原始数据支撑。基于MATLAB编程建立UM-ISight 联合仿真平台,在ISight 中以转向架一、二系悬挂刚度、阻尼等为目标参数,通过最优拉丁超立方法进行参数组合样本设计,并在此基础上构建符合精度要求的径向基函数神经网络(RBF-NN)近似模型,最后通过多目标优化算法NSGA-Ⅱ对近似模型进行寻优计算,得到最优的转向架悬挂参数组合。结果表明,所建近似模型具有较高的拟合精度,优化后车辆平稳性指标都得到明显改善,最多可降低35.39 %,且车辆的脱轨系数、轮轨横向力、轮轴横向力、轮重减载率等曲线通过性能指标也有不同程度好转。     

基于主动超声的轴流水泵空化监测方法研究

空化是影响液流机械使用寿命与性能的主要因素之一.提出一种主动超声探测方法,该方法通过透射方式对空化区域或其附近发射高频超声波,流体的运动会对其中传播的超声波产生影响,流体运动信息调制到超声载波上,通过对已调超声信号的解调,得到流场相关信息.以不同状态下的轴流泵空化流场实验数据为依据,结合高速摄像验证手段,建立基于支持向...     

分布式信号采集分析系统海量非结构化数据实时处理技术研究

在分布式信号采集分析系统中,为保证系统的通用性,需要加装一些不同的数据采集设备,在系统规模较大时,按照传统的开发方式,要实时处理由于硬件架构不同带来的海量非结构化数据,将往往会导致不同设备无法同时工作的问题。本文将数据采集线程转化为系统服务进程,解决了这一问题。测试表明,本文设计的方案仅使得系统资源略有增加,保证了系统的稳定工作。     

潜艇主要噪声源识别方法研究

基于结构动力学分析，讨论潜艇噪声源识别研究的特点；综述国内外有关潜艇噪声源识别方面已有的和目前正在开展的一些主要研究，指出其存在的不足，并对该领域可能采用的前沿技术作了展望；最后是全文的几点结论。     

可靠度下多测点实测值的噪声源声功率反演算法

随着城市化和工业化进程的推进,我国环境问题日益凸显,工业噪声已经成为一大焦点。在工业企业噪声预测及控制中,方便、准确获得工业设备的声功率级,提高噪声预测精度尤为重要。根据国际标准ISO9613－2 给出的户外传播计算方法中,通过多测点噪声实测数据与理论计算,利用可靠度理论及优化思想,构建基于声源声功率级反推的数学模型,实现声功率级反演计算。应用该方法对江西某水泥厂噪声预测模型进行研究,通过设置不同可靠度,识别并剔除测点数据中偏差较大的点,可最大限度减小测点噪声值不确定度,实现声源声功率级反演计算,从而减小预测值与实测值的综合误差,提高了噪声预测模型精度。     

基于BSS的含噪声机械振动信号分离研究

水下航行器的噪声源识别面临的两个问题(:1)无法获得振源信号(,2)测得振动信号有环境噪声影响且振源之间相互耦合。将环境噪声作为一个独立的噪声源,给出瞬时混合信号的盲源分离(BSS)数学模型;利用基于二阶统计特性的两次去相关盲源分离算法,对机械振动加白噪声的混合信号和水池试验实测混合信号进行分离;通过试验验证两次去相关盲源分离方法可以用来解决上述问题。