轨道交通轮轨噪声预测模型

为了准确预测轮轨噪声, 在分析轮轨噪声产生机理的基础上, 运用车辆-轨道耦合动力学理论、噪声辐射与传播理论, 建立了轮轨噪声预测模型。在模型中, 车轮采用LOVE圆环模型, 钢轨采用Timoshenko梁模型, 轮轨接触采用Hertz非线性弹性接触。模型计算结果与国际知名软件TWINS的仿真结果比较表明, 各轮轨部件的噪声峰值频率不尽相同, 但对总噪声贡献的主要频率范围是一致的; 模型声级频谱计算值与秦沈客运专线高速行车试验的现场实测值比较吻合, 且变化趋势一致。由此说明轮轨噪声预测模型是可行的, 可用于铁路轮轨噪声的预测与评价。     

轻型载货汽车车外噪声分析与控制

用声强扫描法对国产某轻型载货汽车车外噪声源进行了识别,确定了其车外主要噪声源。开发了材料声学特性测量系统,并对多种车用吸声、隔声材料进行了测试与分析。根据被试轻型载货汽车车外主要噪声源的特性合理地选择吸声、隔声材料和噪声控制方案,对其进行了降噪处理。通过对降噪前、后该车车外噪声进行测试分析表明,采取降噪措施后,被试车辆车外动态加速噪声由84dB(A)下降到78dB(A),能够满足国家标准GB1495—2002对该类车辆车外动态加速噪声限值的要求。     

用全功率加速仿真满足汽车噪声国家法规

根据现阶段整车加速行驶车外噪声的来源分布,利用全功率加速仿真,把复杂的汽车加速行驶车外噪声问题转化为发动机转速的控制问题,将速比合理匹配,用很小的代价来满足国家噪声法规,取得了很好的效果。     

基于气动效应的特长隧道断面优化探讨

铁路隧道净空面积的确定,不仅应考虑隧道建筑限界和机车车辆限界,还要考虑列车通过隧道时诱发的空气动力学效应。基于一维、可压缩、非定常的流动假设,推导得到车内瞬变压力、洞口微气压波和空气阻力计算公式,并结合这3个指标对现有城际铁路、高速铁路隧道设计规范进行论证和优化。结果表明： 针对大于10 km的特长隧道,在一定长度范围内,且在提高列车密封水平、增加洞口微气压波缓冲结构的情况下,可对特长隧道净空断面进行优化。     

基于直接CAA与SEA的汽车风噪预测与控制

本文中对某一SUV风噪的预测与控制进行研究.首先基于风洞测试进行风噪声源特性与传递路径的分析,发现泄漏噪声主要发生在500 Hz以上中高频段,车底风噪主要集中于800 Hz以下中低频段,而在外形噪声中,由车顶和四门传递的风噪的贡献大于翼子板.然后基于气动噪声直接计算法和统计能量分析对外形噪声进行仿真,并结合风洞测试分析...     

鼓式制动器的噪声原因及模态分析

由鼓式制动器关键部件的实际工况,对鼓式制动器的制动底板、制动蹄等构件实现了对应的模态分析,分别抽选了后八阶的模态并归纳了对应的振型情况,由振型图和总结的分析列表,得到了鼓式制动器主要零部件的模态分析结果与达到固有频率的共振评价,为鼓式制动器设计阶段的结构强度分析提供了一定的侧面参考,具有实际的工程意义。     

整流罩组合措施外形对Π形叠合梁斜拉桥涡振性能的影响

某大跨度Π形钢-混叠合梁斜拉桥存在常遇风速下的涡激振动。为了抑制涡激振动,通过1∶50节段模型风洞试验,针对-5°最不利风攻角工况,开展了涡振性能优化研究。试验对导流板、裙板、下稳定板、风障与整流罩等单一气动措施的制振效果进行了研究,试验结果表明,只有下中央稳定板能在0.65%的阻尼比条件下,将主梁的竖弯与扭转涡振振幅同时降低50%以上。据此开展了以下中央稳定板为中心的组合气动措施研究,发现整流罩与下中央稳定板的组合气动措施能将主梁的竖弯与扭转涡振振幅同时降低75%以上。在此基础上,研究了整流罩竖直板高度与下中央稳定板高度对该组合气动措施制振能力的影响,发现在一定高度范围内,增加整流罩竖直板与下中央稳定板高度均能有效提高组合措施的制振能力,通过优化了该组合气动措施的气动外形,组合措施能够完全消除Π形叠合梁在不同风攻角(0.65%阻尼比)下的涡激振动。最后,采用计算流体动力学的方法,对该气动措施的制振机理进行了研究,计算结果表明：优化后的整流罩组合措施能够同时降低主梁上下表面旋涡脱落尺寸,显著减小主梁受到的周期性非定常气动力,从而达到抑制主梁涡振的效果;若同时降低整流罩竖直板高度与下中央...     

高架城市轨道交通的噪声特性分析

研究了上海轨道交通3号线的噪声特性,包括噪声的A声级时间历程、A声级频谱分析及时频分析,桥面、轨道振动加速度的频谱分析,主要声源的辨识,各声源对高架桥附近总噪声的贡献度分析.可为上海轨道交通3号线采取减振降噪措施方案提供参考数据.     

Suspension system state estimation using adaptive Kalman filtering based on road classification

This paper provides a new method to solve the problem of suspension system state estimation using a Kalman Filter (KF) under various road conditions. Due to the fact that practical road conditions are complex and uncertain, the influence of the system process noise variance and measurement noise covariance on the estimation accuracy of the KF is first analysed. To accurately estimate the road condition, a new road classification method through the vertical acceleration of sprung mass is proposed, and different road process variances are obtained to tune the system’s variance for the application of the KF. Then, road classification and KF are combined to form an Adaptive Kalman Filter (AKF) that takes into account the relationship of different road process noise variances and measurement noise covariances under various road conditions. Simulation results show that the proposed AKF algorithm can obtain a high accuracy of state estimation for a suspension system under varying International Standards Organisation road excitation levels.     

轮轨噪声预测与控制方法综述

通过建立轮轨噪声预测模型,给出了车轮、钢轨辐射噪声声压级谱计算式。利用有关文献中的数据,对轮轨噪声进行了预测。从轮轨接触表面的不平顺、车轮、钢轨和声源等角度讨论了轮轨噪声的控制。