直升机主减机匣结构振动噪声分析与优化

针对直升机主减速器机匣的振动噪声问题,对机匣进行基于频率响应和模态贡献量的结构动力学特性分析,给出机匣的振动特性,并确定对结构振动特性起主要影响的模态.利用间接边界元与有限元相结合的方法,应用基于结构面板声功率贡献量的分析方法,进行结构噪声功率分析和结构噪声功率面板贡献量分析,给出机匣的声学辐射特性,找出相应激励频率下对结构噪声功率贡献量最大的面板.以该面板为设计域进行结构拓扑优化,并根据优化结果合理布置加强筋,以提高结构刚度,达减振降噪的目的.结果表明:结构速度频率响应峰值下降了36%,减振效果良好,结构声功率级有了明显的降低,其中声功率级峰值下降了5dB,降噪效果良好,为直升机主减机匣提供了一种可行的减振降噪方法.      

排气道钛合金环形声衬声学特性试验

根据钛合金蜂窝声衬潜在的应用环境,提出了考虑温度梯度影响的环形声衬消声效果的试验方法并研制了模拟发动机风扇排气道声学试验台,开展了钛合金环形声衬的声学特性试验研究。针对2 500 Hz、2阶周向模态的入射噪声和马赫数为02的切向来流工况,设计并制备了钛合金环形声衬,分别通过管道内声模态测试和远场指向性测试研究钛合金环形声衬的声学特性。试验结果表明:设计的钛合金声衬在目标工况下管道内降噪量为319 dB,远场1 m半径、30°~120°范围内的降噪量都超过20 dB;增加切向流速会扩展降噪频谱带宽,使降噪频谱峰值由低频向高频移动;增加背板温度对降噪频谱带宽几乎没有影响,但会使得降噪频谱峰值由低频向高频移动。     

基于四阶累积量和小波降噪的干扰抑制算法

针对盲信号分离算法在低信噪比下分离效果较差的情况,提出了一种基于四阶累积量和小波降噪的含噪盲分离算法,并将该算法用于卫星通信干扰抑制。首先,利用基于四阶累积量的盲分离算法进行信扰盲分离;然后对分离出的已被噪声污染的通信信号进行小波降噪处理。最后,对提出的算法在单音干扰下进行了性能仿真。仿真结果表明,该算法不仅使抗噪性能提高了3dB左右,而且在低信噪比下对强单音干扰具有较好的抑制效果。     

加筋板自由阻尼铺层的拓扑优化研究

为提高铺设自由阻尼层的加筋板结构的减振降噪性能,以阻尼层厚度为设计变量,结构模态损耗因子最大为目标,阻尼材料用量为约束对阻尼材料分布进行了拓扑优化。推导了模态损耗因子对阻尼层厚度的灵敏度,在此基础上使用移动渐近线(MMA)算法对优化问题进行求解。并探讨了阻尼材料的弹性模量,损耗因子和加强筋截面尺寸对拓扑优化结果的影响。     

快速声散射方法在变截面管道中的应用

 快速声散射方法(FSM)是一种基于无流动Helmholtz方程边值问题的声散射预测工具,具有快速、灵活的特点.以航空发动机消声短舱的声学设计为背景,用该方法对变截面管道声传播特性进行数值模拟研究,用直接边界元方法(DBEM)进行数值求解,避免了求解管口反射系数,有效地提高了计算速度.数值研究了刚性壁面和不同位置壁面声衬组合对变截面圆环管道形状声传播的影响,并分析了管道厚度对散射声场的影响,数值结果与声类比方法结果进行了相互验证.最后,还对一种真实转子声源进行了管道声散射的数值研究,结果表明本方法在航空发动机声学设计中具有工程应用价值.     

基于小波的反作用轮力矩测量系统校准

将反作用轮实时输出力矩值由力矩测量系统采集引入卫星半物理闭环仿真试验是一种更为优越的闭环仿真新方法。但由于仿真过程中,存在持续的外力矩干扰引入仿真控制闭环,导致半物理仿真试验无法长时间准确运行。为解决这一问题,结合实验数据分析,确定了力矩测量系统为半物理仿真试验外力矩干扰来源,并结合小波阈值滤波原理分别使用实时小波滤波方法和基于小波去噪的均值滤波算法对力矩测量系统初始及过程中产生的外力矩干扰进行消除,使测量系统得以准确校准。最后,将此方法应用于半物理闭环仿真试验中,取得了良好的效果。     

基于可变阶变分模型的医用低剂量CT图像去噪

为了降低患者的辐射风险,低剂量CT（LDCT）广泛用于临床诊断,但辐射剂量的减少在重建的LDCT图像中引入了斑点噪声和条纹伪影。为了提高LDCT图像的质量,提出了一种基于可变阶变分模型的后处理技术。所提出的变分模型使用边缘指示器控制变分阶数,根据图像的特征在一阶全变分（TV）正则项和二阶有界Hessian（BH）正则项之间交替变换。采用基于快速傅里叶变换（FFT）的分裂Bregman算法求解所提出的变分模型。该模型在保留高剂量CT（HDCT）图像相应结构的同时,有效抑制了斑点噪声和条纹伪影。重建的图像和实验数据表明,所提出的变分模型比现有的先进模型具有更好的质量。      

高温结构激光扫描模态测试的降噪与参数识别

针对高温结构激光扫描模态测试中存在的噪声问题,提出了一种基于模态峰值汉克尔奇异值分解的降噪处理与模态参数识别方法。首先,将测试得到的频率响应函数(Frequency Response Function(FRF))经过FFT逆变换得到对应的时间域脉冲响应函数(Impulse Response Function(IRF)),并通过汉克尔奇异值分解(Hankel Singular Value Decomposition (HSVD)),进一步将脉冲响应函数转化为按能量从大到小顺序排列的一系列分量信号组合;其次,以恢复所有关心的模态峰值为基准,将分量信号从前到后累加,并在所关心的模态峰值完全恢复后,将剩余分量信号当作噪声舍弃掉;该步骤会去除掉信号中包含的大部分噪声,但仍会有一些残余噪声不可避免地被恢复;再次,对步骤二中提取得到的分量信号,采用基于模态峰值频率通带的迭代选取进行二次滤波,以分离出属于模态峰值的分量信号,进而将它们累加为降噪后的IRF信号,并转换至频域以获取降噪后FRF信号;最后,对降噪后的频响函数进行模态辨识以提取模态参数。本方法应用于600度高温环境下一个直板叶片的激光扫描模态测试数据的处理,结果表明频响函数中的噪声被有效滤去,模态参数可准确地提取,显示了方法的有效性和优越性。     

基于小波相邻系数降噪的滚动轴承早期微弱故障时频特征提取

将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换（FSWT）相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取,通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析,结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声;时频小波切片变换方法能有效提取出经小波相邻系数降噪后振动信号的时频特征,即滚动轴承发生故障时的特征频率及其谐频成分,验证了所述方法的有效性.此外,通过与谱峭度时频分析结果的对比,证明所述方法更能准确扑捉到滚动轴承发生早期微弱故障时的时频特性,突出了所述方法的优越性.