2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著工業(yè)化程度的提高,噪聲污染有日益嚴重的趨勢。其中低頻噪聲對人體的不良影響尤為顯著。對于車內(nèi)噪聲而言,其噪聲的頻率和來源是非常復雜的,而對于車身壁板來說,由于各個壁板的振動是相互耦合的,因此采用正確而簡便的振源識別技術(shù)對于找出對人耳處噪聲貢獻量最大的壁板顯得尤為關(guān)鍵。本文通過對振源識別技術(shù)的深層次研究,得到了一種可以識別出對場點貢獻量最大的壁板的識別方法,這對降低結(jié)構(gòu)噪聲改善汽車的乘坐舒適性起著關(guān)鍵作用。文章以某款 SUV為試驗用車,

2、采用試驗-理論-仿真相結(jié)合的方法,即通過試驗得出各測點的振動與噪聲信號,確保理論研究有充分的實踐依據(jù);采用建模、仿真分析與實車試驗驗證相結(jié)合的方法,分析各個壁板的振動對乘坐室內(nèi)噪聲的貢獻度。以下為本文的主要研究工作:
  首先,通過試驗得出發(fā)動機和各壁板的振動及駕駛員人耳處的噪聲,利用小波分析的方法得出駕駛員人耳處在0~250Hz范圍內(nèi)的噪聲占總噪聲的比例最大。接著利用了信號的特征向量得到了壁板振動的來源。
  其次,采用偏

3、相干函數(shù)對各個壁板及駕駛員人耳處的信號進行分析,找出對駕駛員右耳處噪聲貢獻率最大的壁板。
  然后,利用Catia建立了試驗汽車的車身簡化模型,利用LMS Virtual.Lab當中的Acoustics模塊對其進行結(jié)構(gòu)模態(tài)分析和聲模態(tài)分析,得到其0~250Hz范圍內(nèi)的模態(tài)振型和模態(tài)頻率,通過對前十階模態(tài)振型進行的分析,結(jié)合車身的模態(tài)信息,分析了試驗中車內(nèi)某些頻率噪聲過大的原因。
  最后,在LMS Virtual.Lab軟件

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