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公开(公告)号:CN119601029A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411602340.1
申请日:2024-11-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G10L21/0264 , G10K11/178
Abstract: 本发明提供一种驾驶室噪声的预测方法及系统,涉及车辆强度分析技术领域,方法包括:当有驾驶室实物或驾驶室模型时,通过不同方法获取各个驾驶室悬置点到司机位置的振声传递函数,获取不同工况下的悬置点载荷,通过不同方法获取驾驶室声源到司机位置的声声传递函数,并对各个驾驶室声源进行声功率级测试,得到驾驶室声源的声源荷载;结合振声传递函数和悬置点载荷生成结构声;结合声声传递函数和驾驶室声源载荷生成空气声;根据结构声和空气声,合成驾驶室噪声。本发明可以更加快捷和准确的得到驾驶室噪声。
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公开(公告)号:CN112257309A
公开(公告)日:2021-01-22
申请号:CN202011058087.X
申请日:2020-09-29
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F30/15 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种水下履带装备流场及力学响应预测方法及系统,包括:批量建立不同姿态的履带装备和不同地形的水下环境的三维实体模型,以交叉的形式进行组合并装配,得到装配模型;对装配模型进行流体力学和结构力学分析,建立不同地形的水环境模型和不同姿态的履带装备有限元模型;得到不同姿态的履带装备在不同流速下的流场数据和结构体力学响应数据;建立不同姿态履带装备在不同流速下的流场数据与结构体力学响应数据的对应关系,以实现对水下履带装备不同姿态的流场和动力学响应的预测。本发明方案可在保证计算精度的同时,提高水下履带装备不同姿态动力学响应及流场的预测速度。
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公开(公告)号:CN112035789A
公开(公告)日:2020-12-04
申请号:CN202010808378.X
申请日:2020-08-12
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种风力发电机齿轮传动系统故障诊断方法,属于旋转机械故障诊断技术领域。所述方法包括:确定风力发电机的发电频率;计算各齿轮的故障特征频率与发电频率的比例关系,得到故障阶次序列;针对故障阶次序列中的每一故障阶次,通过广义解调将时变故障频率成分转化为固定频率成分,并计算该固定频率成分的幅值与广义解调所得信号中所有频率成分幅值的平均值的比值;以故障阶次序列为横坐标、每一故障阶次对应的幅值比为纵坐标,得到只包含故障特征的阶次谱;根据阶次谱中故障阶次幅值比的大小,对风力发电机齿轮传动系统进行故障诊断。采用本发明,能够提高风力发电机传动系统故障诊断的效率。
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公开(公告)号:CN119808353A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411753277.1
申请日:2024-12-02
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F119/10
Abstract: 本发明提供一种机外辐射噪声预测与指标分解方法及装置,涉及工程车辆技术领域。该方法包括:设定机外辐射噪声目标;划分机外辐射噪声的声源;获取声源的数值或频谱曲线;获取声源的传递函数;根据数值以及传递函数、或频谱曲线以及传递函数,进行机外辐射噪声预测,得到预测结果;判断预测结果是否满足设定的机外辐射噪声目标,若是,则输出预测结果,若否,则进行声源和传递函数指标分解。本发明可以预测机外辐射噪声及各声源贡献量,以及将机外辐射噪声目标分解各系统部件中。
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公开(公告)号:CN119397772A
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202411478373.X
申请日:2024-10-22
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F119/10
Abstract: 本发明提供一种用于工程车辆的通过噪声预测方法及装置,涉及工程车辆技术领域。该方法包括:将工程车辆物理模型进行声源划分,获得车辆噪声声源;对工程车辆的通过噪声急加速区域进行位置划分,获得工况点位;基于车辆噪声声源以及工况点位进行车辆参数计算,得到转速数据以及扭矩数据;基于转速数据以及扭矩数据,根据工程车辆基础数据,通过声学试验进行特性数据采集,获得声源声学特性;基于车辆噪声声源,根据工程车辆基础数据进行噪声传递计算,得到噪声传递函数;根据声源声学特性以及噪声传递函数进行瞬态噪声关联预测,获得工程车辆的通过噪声预测结果。本发明是一种针对工程车辆的高效且准确的噪声预测方法。
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公开(公告)号:CN112257307B
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202011053502.2
申请日:2020-09-29
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/25 , G06F30/28 , G06F30/15 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种水下履带装备行走阻力的仿真计算方法及系统,包括:建立履带板、水下履带装备及水环境的三维实体模型;基于履带板的三维实体模型,建立水下土壤的离散单元模型,计算土体颗粒力学特性及履带板的动力学响应数据;基于水下履带装备及水环境的三维实体模型,建立水环境有限元模型,计算水下履带装备在不同流速下的动力学响应数据;基于上述土体力学和流体力学的仿真计算结果建立水下履带装备行走的动力学方程;求解动力学方程,得到不同土壤环境和水环境联合作用下的水下履带装备行走时的环境阻力的三维示意图。本发明可精确计算水下履带装备复杂环境下的行走阻
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公开(公告)号:CN113761466B
公开(公告)日:2022-08-02
申请号:CN202111057898.2
申请日:2021-09-09
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F17/14 , G06F17/18 , G01M13/028 , G01M13/021
Abstract: 本发明公开了一种旋转机械振动信号阶比谱构造方法及装置,该方法包括:通过构造转速的概率密度函数从振动信号的时频分布中提取瞬时转速;根据提取的瞬时转速构造各阶次分量的解调相位函数,并利用解调相位函数将时变频率分量映射为恒定频率分量,识别并提取与转速相关的各阶次分量;计算所提出的各阶次分量在时域内的幅值包络平均值,并利用计算出的每个阶次分量对应的幅值包络平均值代替其傅里叶变换幅值,从而构造出振动信号阶比谱。本发明提供的技术方案提高了阶比谱分辨率,增强了阶比谱的可读性,能够满足实际工程需求。对于旋转机械的状态监测与故障诊断具有重大的工程应用价值。
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公开(公告)号:CN113029232B
公开(公告)日:2022-02-11
申请号:CN202110196401.9
申请日:2021-02-22
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种旋转机械时变全息特征表达方法及系统,包括:等时间间隔采集转子选定截面上的两路相互垂直的径向振动位移信号,并同步采集转速信号;确定所要提取的特征阶次;利用时变相位解调和时变滤波,从两路相互垂直的径向振动位移信号中,将所要提取的特征阶次分离为单一的时变频率分量信号;对于每一特征阶次,将两路相互垂直的径向振动位移信号合成,构造随时间变化的三维螺旋线;将各阶次对应的三维螺旋线按阶次排列,构造水平径向振幅、垂直径向振幅、时间、阶次的四维时变全息谱;将阶次轴与水平方向位移轴合并,将四维时变全息谱表达为三维可视化螺旋线的组合。本发明增强了时变特征表达能力,适用于转速随时间任意变化的运行工况。
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公开(公告)号:CN113761466A
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN202111057898.2
申请日:2021-09-09
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F17/14 , G06F17/18 , G01M13/028 , G01M13/021
Abstract: 本发明公开了一种旋转机械振动信号阶比谱构造方法及装置,该方法包括:通过构造转速的概率密度函数从振动信号的时频分布中提取瞬时转速;根据提取的瞬时转速构造各阶次分量的解调相位函数,并利用解调相位函数将时变频率分量映射为恒定频率分量,识别并提取与转速相关的各阶次分量;计算所提出的各阶次分量在时域内的幅值包络平均值,并利用计算出的每个阶次分量对应的幅值包络平均值代替其傅里叶变换幅值,从而构造出振动信号阶比谱。本发明提供的技术方案提高了阶比谱分辨率,增强了阶比谱的可读性,能够满足实际工程需求。对于旋转机械的状态监测与故障诊断具有重大的工程应用价值。
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公开(公告)号:CN113343952A
公开(公告)日:2021-09-03
申请号:CN202110894212.9
申请日:2021-08-05
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种瞬态特征时频分析与重构方法,属于机械设备信号时变特征提取技术领域。所述方法包括:在分析频带内,构造一系列峰值频率不同的峰值滤波器;将待分析信号分别作用于所构造的各个峰值滤波器上,得到各个峰值滤波器对应的峰值滤波信号;其中,所述待分析信号为目标机械设备的振动、位移、声音或电气信号;以峰值滤波信号的包络平方信号为时频矩阵中对应峰值频率的行向量,构造待分析信号的时频矩阵,从时频矩阵中提取瞬态特征;将瞬态特征时频范围对应的峰值滤波信号相加,并对叠加信号除以幅值修正系数,得到重构的瞬态特征。采用本发明,能够克服传统线性或双线性时频分析方法的不确定性限制和交叉项干扰问题。
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