基于偏相干分析的车内噪声源识别与控制研究
[Abstract]:In recent years, people put forward the experience of limousine driving for light truck commercial vehicles, which undoubtedly put the key problem into practice on the performance index of automobile NVH. How to quickly and accurately detect the noise and vibration of the vehicle and effectively control and solve it so as to improve the NVH performance of the whole vehicle is an important research topic in vehicle development at present. According to the evaluation standard of vehicle noise and vibration, the whole vehicle road test is carried out in this paper. By comparing the noise and vibration data of the benchmarking vehicle and the trial car under different working conditions, the performance of the trial car is up to the standard and the design of the whole vehicle is reasonable. Identify the main problems existing in the trial production of the car. In view of the problem of high noise level in the cab of the trial vehicle, the noise sources of the whole vehicle are tested and evaluated in the noise suppression chamber of the drum, and the variation law of the noise sources with the baffle and the engine speed is analyzed. At the same time, the noise vibration test data are collected for the partial coherence analysis. The theoretical derivation formula of partial coherence function is briefly introduced and compared with the constant coherence function and the repeated coherence function respectively. The results show that the method of partial coherence analysis is efficient and accurate. The model of multi-input single-output sound source system of light truck commercial vehicle is established, and the main noise sources of light truck commercial vehicle are effectively identified by partial coherence technology combined with the noise and vibration spectrum of each noise source obtained from the test. For the cab vibration and noise reduction direction. According to the results of vehicle test and partial coherence analysis, the noise propagation from main noise sources, such as air intake system, rear muffler, tire and road surface and so on, are studied respectively. It provides an efficient and accurate technical method for the design and development of low noise in the future.
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U461.4
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 徐世荣,董建东,王旭辉;偏相干分析在噪声源识别中的应用[J];噪声与振动控制;1988年02期
2 周敬宣;机器噪声源识别的建模与测试[J];噪声与振动控制;1990年06期
3 姚志远,曾发林,宫镇;小波变换在车辆噪声源识别中的应用[J];汽车工程;2002年04期
4 段敏,石晶,鲁晓丽;发动机噪声源识别的试验方法[J];辽宁工学院学报;2003年02期
5 岳东鹏,郝志勇,刘月辉,段秀兵,宋宝安;柴油机表面辐射噪声源识别的研究[J];汽车工程;2004年05期
6 宋晶,刘晓玲;汽车噪声源的常用识别方法研究与分析[J];四川工业学院学报;2004年S1期
7 李晓明;李惠彬;;载货车辆噪声源识别的试验研究[J];上海汽车;2006年03期
8 苏梅;包铁成;毕凤荣;;摩托车噪声源识别方法研究[J];小型内燃机与摩托车;2006年02期
9 李林凌;郑四发;郝鹏;连小珉;李克强;;重型汽车噪声源识别及其控制研究[J];汽车工程;2007年05期
10 司春棣;陈恩利;杨绍普;王翠艳;;汽车噪声源识别实验研究[J];噪声与振动控制;2010年01期
相关会议论文 前10条
1 司春棣;陈恩利;杨绍普;王翠艳;;基于声强法的整车表面噪声源识别试验研究[A];第十二届全国非线性振动暨第九届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议论文集[C];2009年
2 余桐奎;时胜国;熊草根;;层次分析法在复杂噪声源识别中的应用[A];第十三届船舶水下噪声学术讨论会论文集[C];2011年
3 邓可教;储昭坦;吕伟国;;有限焦距波束形成在汽车噪声源识别中的应用[A];中国声学学会2006年全国声学学术会议论文集[C];2006年
4 司春棣;陈恩利;杨绍普;王翠艳;;基于声阵列技术的汽车噪声源识别试验研究[A];第八届全国动力学与控制学术会议论文集[C];2008年
5 余珍;王志伟;;相干/偏相干分析结果数值比较在噪声源分析中的应用问题[A];第十一届船舶水下噪声学术讨论会论文集[C];2007年
6 杨金才;钱凌锋;庞剑;张亮;丁艳平;杨金榜;;气门噪声的小波分析方法[A];2010重庆汽车工程学会年会论文专辑[C];2010年
7 何元安;何祚镛;;噪声源识别中的声场空间变换技术[A];水下噪声学术论文选集(1985-2005)[C];2005年
8 ;我国噪声与振动控制行业2011年发展综述[A];中国环境保护产业发展报告(2011年)[C];2012年
9 沈松;应怀樵;刘进明;;基于波束形成的噪声源识别方法的应用和比较[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文摘要集[C];2007年
10 张丹玲;王德友;张生;林佳佳;;大涵道比涡扇发动机噪声源及辐射特性研究[A];第十五届中国科协年会第13分会场:航空发动机设计、制造与应用技术研讨会论文集[C];2013年
相关重要报纸文章 前1条
1 清华大学 杨殿阁;汽车噪声测量技术:从静止到运动[N];中国电子报;2005年
相关博士学位论文 前8条
1 孟浩东;中小功率柴油发动机振声源识别技术研究[D];南京航空航天大学;2014年
2 孟春霞;船舶辐射噪声源简化模型[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 廖力达;挖掘机用柴油机噪声声源识别与特性研究[D];中南大学;2012年
4 周晓华;运动噪声源识别技术的研究[D];吉林大学;2008年
5 陈欢;直线阵潜艇噪声源高分辨定位识别方法研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
6 郭小霞;水下结构辐射噪声源快速诊断识别研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
7 薛玮飞;机械噪声源辨识与特征提取的研究[D];上海交通大学;2007年
8 时洁;基于矢量阵的水下噪声源近场高分辨定位识别方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
相关硕士学位论文 前10条
1 薛昊强;汽车车身壁板振动对乘坐室内噪声的声学贡献度分析研究[D];长安大学;2015年
2 乔晋红;基于偏相干分析的车内噪声源识别与控制研究[D];合肥工业大学;2016年
3 许春民;基于传声器阵列技术的车辆噪声源识别方法研究[D];长安大学;2011年
4 宋晶;利用偏相干函数法识别汽车整车噪声源的研究[D];西华大学;2006年
5 彭吉龙;车辆噪声源阵列识别技术研究[D];长安大学;2013年
6 王欢;复杂机械系统噪声源分离与诊断方法研究及软件实现[D];哈尔滨工程大学;2011年
7 安丽娜;基于被动时反技术的噪声源近场定位方法研究[D];哈尔滨工程大学;2013年
8 王文兴;大客车车内噪声源识别及噪声控制[D];重庆交通学院;2001年
9 杨洋;噪声源识别与分离算法研究[D];东北师范大学;2009年
10 刘孝寒;基于相干分析的高速铁路桥梁结构噪声源识别研究[D];西南交通大学;2012年
,本文编号:2140832
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/qiche/2140832.html