国外资讯

日本进行温度对轨道弹性材料减振性能影响研究为明确环境温度对铁道沿线振动和噪声特性的影响,日本在夏季和冬季针对既有线板式轨道区间的相同地点测定了列车运行时的振动和噪声。首先通过温度对橡胶物理性能的影响分析轨道弹性衬垫用橡胶的动弹性率和损失系数,并给出了振动传递率的     

螺旋桨脉动压力及噪声特性的数值模拟研究

采用LES方法结合FW-H声学模型计算分析了螺旋桨的近场脉动压力和远场声辐射特性。近场脉动压力分析结果表明:脉动压力频谱特性在桨盘面和桨轴方向存在差异,脉动压力幅值随着距离增大迅速衰减;若要得到螺旋桨远场辐射噪声,声压接收点的位置需至少距离螺旋桨10倍直径。远场噪声指向性分析结果发现:声压总级在桨轴纵向平面呈现椭圆形分布,轴向总声级比盘面周向大。此外,噪声频谱特性的分析结果发现,桨盘面和桨轴方向声辐射频率特性也存在差异。     

上依红新型环保渣土车亮点聚焦

近日,上汽依维柯红岩新型渣土车亮相上海,该车主要有以下特点：驾驶室采用源自意大利依维柯技术的杰狮和新金刚驾驶室,主要装备与欧洲同步的全新高压共轨Cursor发动机,整车排放水平达到国Ⅳ以上;发动机噪声低,具备专利制动技术。     

浅析SLK6102D客车车内噪声控制方法

客车作为陪伴我们日常出行最重要的交通工具之一,其品质车内噪声越来越受到人们的关注。国内诸多企业在产品的造型、性能、安全上下足了功夫,基本做到了同质化。而在提高客车乘坐舒适性,尤其是车内噪声控制方面,各家取得的成绩还不是很理想,与欧美日等汽车大国制作的客车之间仍存在一定的差距。因此,通过控制车内噪声,从而提高车内乘坐舒适性,提升产品档次和形象,增强产品在市场上的竞争力是一个行之有效的方法。     

车用交流发电机噪声声学试验室设计

根据车用交流发电机噪声特性,介绍车用交流发电机噪声声学试验室半消声室指标选取依据和发电机驱动试验台的主体设计方案及验收思路。发电机噪声声学试验室的建立,为今后汽车发电机设计和噪声品质控制及优化提供了有效的验证手段,进一步加强了企业的自主研发能力,特别是解决发电机噪声问题的能力。     

基于自适应均值的地铁隧道裂缝图像滤波算法

地铁隧道表面光照不均匀、对比度低、噪声干扰严重,采集到的裂缝图片较灰暗且含有大量混合噪声,因而单一的滤波方法不能达到很好的去噪效果。针对该问题,提出一种基于快速中值的自适应均值滤波算法来实现隧道裂缝图像滤波。该算法先对图像进行反转以增强裂缝与背景的对比度,通过快速中值法计算滤波窗口的中值,自适应地选取合适的阈值来对滤波系数加以优化,并将窗口各像素点的灰度值进行加权运算,其结果作为窗口中心点灰度值,并输出。通过与传统中值、均值滤波算法比较,提出的新算法不仅降低了图像噪声,而且有效地保护了裂缝边缘,降低后续对裂缝特征量提取及分割识别的难度。     

考虑旋转效应的弹性车轮降噪效果与影响参数研究

以某款弹性车轮及其原型普通车轮为研究对象,在考虑车轮旋转带来的移动荷载效应和陀螺效应的前提下,应用2.5维结构有限元法和2.5维声学边界元法预测车轮在给定轮轨粗糙度激励下的振动和声辐射;针对40、80和120 km·h^-1三个运行速度,分析了弹性车轮的降噪机理,研究了弹性车轮橡胶层的材料参数对弹性车轮降噪效果的影响。研究结果表明：车轮旋转使得原本非0节径模态频率处的声功率峰值分叉为2个峰值,其中一个峰值频率比原模态频率高,另一个峰值频率比原模态频率低,2个峰值频率差近似等于车轮的旋转频率乘以2倍的模态节径数;在所考虑的工况下,车轮旋转对车轮声辐射的影响最高达3.2 dB(A),因此,在预测车轮的声辐射时,必须考虑旋转对预测结果的影响;如果橡胶弹性模量太小,则轮箍容易振动,从而有可能辐射比普通车轮更高的噪声;从车轮声辐射的角度,橡胶弹性模量存在一个最佳值,在这个值下,弹性车轮的声功率最低,且低于原型车轮的声功率10 dB(A)以上;增加橡胶阻尼总是有利于车轮噪声的控制,但增加阻尼产生的降噪效果随橡胶弹性模量的增大而降低;对于同一弹性车轮,随着运行速度的提升,相对原型普通车轮的降噪效果不断降低,速度从40 km·h^-1增大到120 km·h^-1,降噪效果降低达4 dB(A)以上。     

低可见度环境下基于同步定位与构图的无人驾驶汽车定位算法

为在大范围低可见度环境下实现无人驾驶汽车的高精度定位,基于VINS-Mono算法的系统框架,在系统的前端与后端分别增添了RFAST弱光图像增强模块与VG融合定位模块,提出了一种融合定位算法LVG_SLAM; RFAST弱光图像增强模块采用小波变换将原始输入图像的细节信息与亮度信息分离,对于包含原始图像噪声的细节信息通过统一阈值和均值滤波2种方式实现噪声抑制,并利用双边纹理滤波算法进行细节增强,在此基础上,根据多尺度Retinex算法增强图像的对比度,提高低可见度环境下角点提取的成功率,从而保证图像跟踪的稳定性,改善定位算法的鲁棒性; 基于无迹卡尔曼滤波算法,VG融合定位模块将GNSS定位信息与惯性导航测量信息进行松耦合,融合定位结果作为约束引入VI-SLAM后端,通过联合非线性优化的方式减少累积误差对算法定位精度的影响。计算结果表明：相较于VINS-Mono算法,改进的LVG_SLAM融合定位算法在EuRoC与Kitti公开数据集上表现更加出色,均方根误差分别降低了38.76%与58.39%,运动轨迹更贴近真实轨迹; 在实际夜晚道路场景下,LVG_SLAM算法将定位误差控制在一定范围内,顺利检测到闭环使得定位表现得到大幅改善,均方根误差、平均误差、最大误差、中位数误差分别降低了79.61%、82.50%、71.31%、83.77%,与VINS-Mono算法相比,在定位精度与鲁棒性方面具有明显的优势。