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期刊信息/Journal information
噪声与振动控制
中国声学学会
噪声与振动控制

中国声学学会

严济宽

双月刊

1006-1355

NVC@sjtu.edu.cn

021-62932221

200030

上海市华山路1954号上海交通大学

噪声与振动控制/Journal Noise and Vibration ControlCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是科技工作者和工程师交流噪声与振动控制理论和实际应用研究的最新理论、方法、信息和知识的重要平台。主要内容包括噪声和振动控制领域中理论和实践的最新发展、创新方法、重要成果、新技术等。可供相关专业的大专院校师生、各单位噪声振动专业人员参考。
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    圆柱壳声学超材料带隙的机器学习优化设计

    陈思危姚敦辉姚凌云
    70-76页
    查看更多>>摘要：圆柱壳结构广泛应用于工程中,其振动噪声水平对工程设计有着巨大的影响.针对圆柱壳声学超材料的带隙设计要求,提出一种基于机器学习理论的带隙优化方法.首先,利用有限元法对3 000个圆柱壳超材料胞元结构进行带隙分析,然后将计算的带隙数据分别输入不同的机器学习模型进行训练,构造预测模型并利用决定系数(R2),均方误差(Mean Square Error,MSE),可解释方差(Explained Variance Score,EVS)等指标寻求其最优模型,最后,利用最优机器学习模型对圆柱壳声学超材料的带隙进行拓宽设计.研究结果显示该方法可对圆柱壳声学超材料带隙进行有效预测与拓宽.

    声学圆柱壳声学超材料机器学习带隙优化

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    切向流作用下含机械阻抗的声衬建模及分析

    倪臻李旦望纪良周凯...
    77-82页
    查看更多>>摘要：为提高声衬低频吸声能力,在声衬中引入机械阻抗结构,建立系统声阻抗模型并开展分析.首先,基于声传播方程,结合传递矩阵法建立均匀管道声传播模型.通过引入穿孔板及机械阻抗声学协调条件,进一步得到切向流作用下含机械阻抗的声衬阻抗模型.通过与现有文献及有限元法进行对比来验证给出方法的可靠性.对含机械阻抗的双自由度声衬开展数值分析,其结果表明,引入机械阻抗能显著提升声衬的低频吸声性能,声衬整体吸声量随流动马赫数的增大而先增大后减小,且较小的机械阻抗质量能够获取更好的低频吸声效果,低频吸声峰值频率随机械阻抗固有频率的增大而增大,峰值高度随机械阻抗阻尼的增大而减小.

    声学声衬传递矩阵机械阻抗吸声切向流

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    含改进LuGre摩擦的冲击振动成型机动力学分析

    范旭东张艳龙张睿
    83-89页
    查看更多>>摘要：针对一种具有物料检测装置的全自动散热片成型机,简化得到一类含间隙及摩擦的两自由度冲击振动成型机的力学模型,根据拉格朗日方程建立系统的运动方程,并得到系统运动的详细过程及每个阶段的判断条件.利用数值仿真分析改进LuGre动摩擦作用下系统运动的转迁过程以及黏滞和颤振现象.结果表明:系统运动主要经周期倍化分岔、周期逆倍化分岔、擦边分岔以及Hopf分岔在单周期运动与多周期运动以及周期运动与混沌之间相互转迁.此外,当系统激振频率在1～1.081 9之间时,系统运动存在黏滞和颤振现象;当系统激振频率在1.081 9～3之间时,系统运动只存在颤振现象,黏滞现象消失.

    振动与波成型机动摩擦分岔黏滞动力学特性

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    基于虚拟材料法的金属膜片联轴器振动传递特性分析

    夏兆旺张浩琪张帆杨正奇...
    90-95页
    查看更多>>摘要：在对大型船舶金属联轴器进行振动性能试验时由于试验台架体积大、成本高,导致进行试验十分困难,因此研究高效率和高精度的仿真计算方法具有重要意义.传统精确的数值仿真网格多、效率低,为此采用虚拟材料法对船舶金属联轴器进行数值仿真并进行试验验证.首先通过计算和试验得到螺栓的虚拟材料层各参数,然后对大型金属联轴器的所有螺栓连接部位进行简化建模.其次通过该方法得到金属膜片联轴器的刚度特性、模态特性、阻抗特性和振动传递特性,并与传统建模方法的计算效率进行对比.最后搭建联轴器振动性能实验台架进行验证.研究结果表明:采用虚拟材料法的联轴器振动性能仿真效率提高73.9%;四组采用虚拟材料法的联轴器膜片组件刚度与实验测得的联轴器刚度的平均误差为2.61%,与带螺栓模型测得的刚度平均误差为1.15%.金属膜片联轴器前5阶模态频率仿真与试验的平均误差为9.91%,在10～2 000 Hz频带,金属膜片联轴器轴向和径向阻抗的仿真与试验的误差分别为1.9和2.8 dB,金属联轴器轴向和径向的振级落差仿真与试验的误差分别为4.69和3.41 dB.试验与仿真结果误差较小,符合工程精度要求,该方法的计算效率和准确性得到验证.

    振动与波金属膜片联轴器有限元分析虚拟材料法机械阻抗

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    复合柱局域共振声子晶体的超宽带隙与可调性研究

    张敏温晓东孙小伟刘禧萱...
    96-102页
    查看更多>>摘要：局域共振声子晶体因具有良好的低频带隙特性,在低频减振降噪方面具有广泛的应用前景.以设计一种具有超宽带隙的三组元二维复合柱声子晶体结构为目标,该结构由散射体、双包覆层和六棱柱基体板组成,相对应的局域共振单元附加质量比为65.13,利用有限元方法计算该声子晶体板的能带结构、传输损失谱和位移矢量场.结果表明:在0～3 000 Hz的频率范围内相对带宽高达162.10%.与方形柱基体板声子晶体相比,所设计的六棱柱基体板声子晶体的第一完全带隙频率更低且第二带隙频率范围更宽.通过优化几何结构、改变材料参数以及引入压电效应等方式,实现对多条完全带隙的调控,并进一步拓宽完全带隙形成超宽带隙.研究结果可为研发可调低频减振降噪产品提供一定的理论参考.

    声学声子晶体有限元法局域共振低频超宽带隙带隙可调性

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    STFT结合2D CNN-SVM的齿轮箱故障诊断方法

    谢锋云汪淦王玲岚李刚...
    103-109页
    查看更多>>摘要：为提高齿轮箱故障诊断的有效性和故障识别的准确率,提出一种基于短时傅里叶变换(Short-term Fourier transform,STFT)、二维卷积神经网络(Two-dimensional Convolutional Neural Network,2D CNN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的齿轮箱故障识别方法.搭建JZQ250型定轴齿轮箱实验平台,利用加速度传感器获得齿轮箱振动信号,并对振动信号进行短时傅里叶变换得到二维时频图,然后将时频图输入到2D CNN中进行特征信息提取,通过2D CNN前向传播和反向传播对不同类别故障时频图信息进行训练,建立不同类别特征之间更深层次的联系,通过训练集和验证集loss曲线、准确率曲线和t-SNE可视化(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)多种方法来反映模型训练程度,最后由SVM对故障类型进行识别.通过将所提出的方法与FFT-2D CNN、1D CNN-SVM和2D CNN-SVM对齿轮箱故障识别结果进行对比,本方法故障识别准确率最高,达到97.94%,且提出的方法具有很好的鲁棒性.

    故障诊断齿轮箱短时傅里叶变换二维卷积神经网络支持向量机

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    基于最小二乘法的振动监测系统测量噪声现场标定

    李宾宾朱伟谢炎龙朱作...
    110-117页
    查看更多>>摘要：分析振动监测系统的测量噪声水平是结构健康监测设计的重要步骤,有利于优化测试方案和后期模态参数识别.本文从数据采集全过程入手分析测量噪声的主要来源和统计特性,基于最小二乘法原理,提出标定硬件噪声水平的"n信道"方法和估计多信道同步误差的方法.前者允许以任意数量的信道组合进行噪声估计,能够充分利用所有信道的信息,增强结果的稳定性;后者运用时滞测量信号的频域特性,通过互功率谱密度的比值实现信道间亚毫秒级同步误差估计.所提方法的正确性、鲁棒性和实用性通过某桥梁振动监测系统的测量数据得到验证.

    振动与波结构健康监测拾振器测量噪声同步误差最小二乘法

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    基于改进PSO-VMD-MCKD的滚动轴承故障诊断

    宿磊刘智顾杰斐李可...
    118-124页
    查看更多>>摘要：针对滚动轴承信号在强噪声背景下故障特征提取困难的问题,提出一种变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)相结合的故障诊断方法.首先基于VMD方法选取故障信号的最优模态分量,然后采用MCKD算法增强最优分量信号中的冲击成分,最后通过包络谱分析提取滚动轴承的故障频率.利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对VMD算法中的参数α和K以及MCKD算法中的参数L和M进行寻优,并对PSO算法中惯性因子和学习因子的更新方法加以改进,以提高参数寻优过程的收敛速度.仿真分析和试验结果表明,所提出的诊断方法可以有效提取被强噪声淹没的滚动轴承故障特征.

    故障诊断滚动轴承变分模态分解最大相关峭度解卷积粒子群优化

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    柴油机多源冲击振动信号稀疏表示及其故障诊断应用

    赵南洋茆志伟张进杰江志农...
    125-131,152页
    查看更多>>摘要：柴油机在船舶、核电、车辆等领域应用广泛,对其进行监测与故障诊断具有重要意义.随着设备健康监测技术的发展,数据存储压力日益显著,信号稀疏表示成为一种有效的解决措施.针对柴油机振动信号具有强冲击、非平稳的特点,提出一种基于分解信号(Decomposed Signal,DS)字典的柴油机多源冲击信号稀疏表示方法,并以稀疏系数作为特征应用于柴油机气门间隙异常故障诊断.首先,采用变分时域分解(Variational Time-domain Decomposition,VTDD)对信号进行处理获得分解信号.然后,将分解信号组成DS字典.接着,通过正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法实现原信号和分解冲击信号的稀疏表示.最后,以稀疏系数作为特征进行柴油机气门间隙异常故障诊断.测试结果表明,所提方法具有较好的应用效果,故障诊断准确率高于90%.

    故障诊断柴油机振动与冲击信号分解稀疏表示

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    基于高斯滤波与多尺度CNN的抗噪轴承故障诊断方法

    路新华韩风超马丽张凌晓...
    132-137页
    查看更多>>摘要：针对滚动轴承在强背景噪声环境下故障诊断性能不佳,已有基于深度学习和降噪处理的故障诊断模型规模较大,复杂度较高导致难以实际部署的问题,提出一种基于高斯滤波(Gaussian-filter)和多尺度卷积神经网络(Multi-Scale Convolution Neural Network,MSCNN)的滚动轴承故障诊断方法,可在噪声环境中实现低复杂度、高精度的故障诊断,并对不同负载情况具有高鲁棒性.该方法首先构造适应不同信噪比的最佳滤波核,然后对有噪信号进行降噪处理,最后使用MSCNN自适应提取信号多尺度特征,实现多类别故障诊断.实验结果表明,与当下最先进的各种故障诊断方法相比,该方法在各种强度噪声下均具有较高故障诊断精度,且在时间和空间维度上具有较低的复杂度,有望在工业生产中得到实际应用.

    故障诊断降噪深度学习高斯滤波卷积神经网络

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