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公开(公告)号：CN117975929A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410225251.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明提出了一种车内噪声主动控制系统，涉及噪声消除技术领域，具体地说，他涉及一种基于改进FxLMS算法的车内噪声主动控制系统，本发明通过拾取车内噪声信号以及发动机的转速信号，将发动机的转速信号实时构造出噪声信号，并通过傅里叶变换函数快速解析出当前构造信号的频谱值，经过核心处理单元对比车内拾取的噪声信号与发动机转速构造得出的频谱信息，得出当前最大的频谱信号，并以当前最大的频谱信号作为参考信号进行降噪处理，并输入核心控制器，经过核心控制器内的降噪算法对输入的噪声信号进行处理，并使次级扬声器输出次级声源，得到与噪声信号幅值相等、相位相反的声波，通过两信号的共同作用，使得车内降噪系统的范围更广，降噪效果优。
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公开(公告)号：CN113221438A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110368998.0
申请日：2021-04-06
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及新能源车辆技术，具体涉及一种永磁同步电机声品质评价方法，包括下列步骤：建立永磁同步电机声音样本数据库；数据采集和筛选；通过LMS.Test.Lab和MATLAB软件对噪声信号声品质客观参量进行计算；针对电机噪声特性，建立基于Bradley‑Kullback选择权值选取关联样本的分组成对比较法，对传统分组成对比较法进行改进；根据主客观参量计算结果，建立RBF神经网络声品质预测模型，通过多种群遗传算法(MPGA)修正模型。该方法避免了关联样本在组数较多时，出现关联样本声品质位于组内极端位置失去关联效应。而且该方法无分组最大数目的限制，可适用于任意数量的噪声样本。
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公开(公告)号：CN112560302A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011382693.7
申请日：2020-11-30
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/10
Abstract: 本发明提出了一种永磁同步电机加速工况下电磁噪声仿真计算方法。获取稳态下对应的转速二维定子上的时域电磁力；获取稳态转速下对应的转速下的三维定子电磁网格上的时域电磁力；获取稳态转速下对应的转速下定子三维结构网格上的频域电磁力；获取电机整机的模态；通过模态叠加法获取转速下的电机振动响应；使用边界元法获取稳态下对应的转速下的电磁噪声声压级；通过稳态转速数据集、电磁噪声辐射声压级数据集构建矩阵，对电磁噪声辐射声压级数据集和稳态下对应的转速数据集进行数据处理，得到永磁同步电机加速工况下的电磁辐射colomap图。本发明所提方法适用于永磁同步电机加速工况下电磁噪声辐射的预测以及故障噪声的诊断。
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公开(公告)号：CN108756008A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810723754.8
申请日：2018-07-04
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及一种电磁‑碰撞复合阻尼器。其技术方案是：在盖板和底板间水平地设有隔板(4)，隔板(4)的左端和右端与箱体(2)的左侧板和右侧板对应联接，在隔板(4)和盖板间的左侧板和右侧板分别固定有挡板(3)。阻尼器腔体(6)内放置有碰撞体(1)，所述碰撞体(1)为球体或为圆柱体，阻尼器腔体(6)高度与碰撞体(1)直径的名义尺寸相同。阻尼器腔体(6)宽度与球体直径或与圆柱体长度的名义尺寸相同，阻尼器腔体(6)的长度为碰撞体(1)直径的2～4倍。隔板(4)和底板间的中间位置处固定有磁性体(5)，磁性体(5)为永磁铁或为电磁铁。本发明具有结构简单、造价低、易于维护、运行可靠、使用寿命长和耗能效率高的特点。
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公开(公告)号：CN107339356A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710581718.8
申请日：2017-07-17
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明公开了一种半主动式电磁颗粒阻尼吸振器，属于减振技术领域。所述半主动式电磁颗粒阻尼吸振器包括：若干第一弹性装置第一端与第一支撑装置连接；隔振装置第一端与若干第一弹性装置的第二端连接，隔振装置上开设有若干通孔，通孔内放置有若干颗粒阻尼材料；若干第二弹性装置第一端与隔振装置的第二端连接；第二支撑装置与若干第二弹性装置的第二端连接，第二支撑装置与第一支撑装置以隔振装置的中心线为对称轴相对称；电磁装置设置在隔振装置上；封闭装置与通孔两端活动连接。本发明半主动式电磁颗粒阻尼吸振器结构简单、制造方便、重量小、成本低、减振效果好、减振效果易调控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118504304A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310127689.3
申请日：2023-02-14
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种发动机飞轮壳有限元模型修正及结构动力学优化方法。对飞轮壳进行试验和仿真模态分析，验证并修正飞轮壳有限元模型的正确性。建立发动机飞轮壳模型，将模型导入有限元分析软件中对飞轮壳的结构动力学特性进行分析。在发动机台架上进行振动与噪声测试，确定飞轮壳结构动力学优化目标。通过多次插值拟合，获取飞轮壳加强筋尺寸参数与优化目标函数之间的响应面优化模型，并基于响应面模型获取优化后的飞轮壳加强筋结构尺寸参数。本发明的发动机飞轮壳有限元模型修正及结构动力学优化方法，可使有限元模型替代实际结构进行分析计算和响应预测，降低飞轮壳的设计成本，还为同类型结构优化设计提供了一种可参考的高水准优化设计方案。
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公开(公告)号：CN118095888A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410212464.2
申请日：2024-02-27
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06Q10/0637 , A61B5/0205 , A61B5/352 , G01D21/02 , G06Q10/0639 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及汽车空调舒适性评价技术领域，具体涉及一种基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法。包括如下步骤：步骤1)建立声热环境参数、生理参数样本数据库和车内主观烦恼度评价集；步骤2)提取噪声信号的物理参数及心理声学参数；步骤3)计算车内热环境PMV指数；步骤4)计算心率变异性指标；步骤5)对每位受试者的主观烦恼度进行Spearman等级相关分析；步骤6)对客观参数与平均烦恼度进行Pearson相关性分析；步骤7)使用随机森林算法预测主观烦恼度。本发明依据声热复合环境下人体的影响机制并对车内环境进行评估，评估过程中将环境参数与人体生理参数相结合，能够有效预测车内环境状，指导汽车空调的设计及优化。
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公开(公告)号：CN117746385A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311755196.0
申请日：2023-12-18
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06V20/58 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及目标检测领域，针对当前车辆行人检测算法计算量大等问题，提出了一种基于改进YOLOv8n的轻量化车辆行人检测方法。首先，使用相机采集车辆行人图像数据并标注，将标注后的数据与开源数据集KITTI相结合，生成更加完备的车辆行人数据集；其次基于YOLOv8n检测模型进行改进，使用轻量化卷积模块Ghostconv和GhostC2f替换传统卷积，在颈部网络引入CBAM注意力机制并使用BiFPN结构以增强特征融合能力，使用WIoUv3作为损失函数；最后对改进后的模型进行训练验证，并部署到车载嵌入式设备实现车辆行人实时检测。结果显示相对于原始YOLOv8n，改进后模型计算量降低了24.7％，模型大小降低了15％，平均检测精度提升了0.7％。本发明能够在不降低检测精度的同时减少模型的计算量和模型大小，降低系统负载，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN116933579A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310694762.5
申请日：2023-06-13
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G01M15/00 , G01H11/06 , G01H1/00 , G01P15/18 , G06F111/04 , G06F119/10
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN113743225A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110895264.8
申请日：2021-08-05
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及旋转机械故障诊断技术，具体涉及基于VT‑ANM‑SWT的旋转机械异振源识别方法，该方法利用振动加速度传感器获取旋转机械表面的振动激励源混合信号。运用优化过的自适应负熵极大化盲源分离算法将这些振动信号进行独立分量分析，结合预先估计的主要振源数量设定算法需要输出的结果个数；采用SWT稳态小波变换技术对分离出来的各独立信号进行时频分析，结合旋转机械的先验知识，该方法能有效辨识旋转机械振源，并对非正常运行下的异振源也能做到有效识别。该方法成功解决旋转机械异振源问题，且为以后此类问题的分析提供了一套体系。
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