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申请/专利权人：武汉科技大学
摘要：本发明公开了一种基于NAS‑SV‑MEM的多源信息联合声辐射识别方法，包括：1利用麦克风阵列采集发动机各表面近场的声压信号，定性分析识别发动机噪声源；2利用振动加速度传感器采集发动机部件表面振动信号，根据平均振速计算发动机部件声功率级，定量分析发动机部件噪声贡献量；3建立发动机部件线框模型，利用振动加速度传感器采集线框每个测点处的振动信号，通过模态扩展技术计算发动机部件总辐射噪声；采集部件与缸体连接螺栓处的振动信号，以螺栓处振动信号为输入计算部件的结构传递噪声；根据能量守恒计算部件的结构透射噪声。本发明可准确定位发动机噪声源，识别与分离发动机部件结构辐射噪声，为发动机降噪提供明确目标。
主权项：1.一种基于NAS-SV-MEM的多源信息联合声辐射识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1在发动机稳态工况下，利用麦克风阵列采集发动机各表面近场的声压信号，定性分析识别发动机噪声源；2在发动机稳态工况下，利用振动加速度传感器采集发动机部件表面振动信号，根据平均振速计算发动机部件声功率级，定量分析发动机部件噪声贡献量；3在LMSTest.Lab软件中建立发动机部件的线框模型，利用振动加速度传感器采集线框每个测点处的振动信号，通过模态扩展技术计算部件总辐射噪声；利用振动加速度传感器采集发动机部件与缸体连接螺栓处的振动信号，以螺栓处振动信号为输入计算部件的结构传递噪声；最后根据能量守恒原理计算部件的透射噪声。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉科技大学 一种基于NAS-SV-MEM的多源信息联合声辐射识别方法
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