【摘 要】
：
为确认影响拖拉机驾驶员耳旁噪声的主要振动模态,建立了拖拉机驾驶室声场中声压值与结构模态及模态声学贡献度数值的计算模型.利用驾驶室声-固耦合有限元模型进行仿真,分析了
【机 构】
：
山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室,山东大学机械工程学院
【基金项目】
：
国家科技支撑计划项目(2015BAF07B04).
论文部分内容阅读
为确认影响拖拉机驾驶员耳旁噪声的主要振动模态,建立了拖拉机驾驶室声场中声压值与结构模态及模态声学贡献度数值的计算模型.利用驾驶室声-固耦合有限元模型进行仿真,分析了驾驶员耳旁噪声各频段峰值处的各阶模态贡献度值,并确认了峰值处的主导振动模态;利用主导振动模态来指导驾驶室主要振动模态的整改,且对主要模态整改前后驾驶员耳旁噪声声压级进行了对比.结果表明:驾驶室主要模态的改进可明显降低驾驶员耳旁噪声信号峰值,且峰值所在频段内的声压级也有所降低,可以实现分频段控制噪声,有效降低噪声.
其他文献
城市风易损结构在台风等强风灾害下的损坏及倒塌将严重影响城市社会的运行安全。以户外广告牌作为典型城市风易损结构物,提出基于结构参数的风易损结构抗风分析方法。针对城
行人再识别是一种在监控视频中自动搜索行人的重要技术,该技术包含特征表示和度量学习2部分。有效的特征表示应对光线和视角变化具有鲁棒性,具有判别性的度量学习能够提高行人图像的匹配精度。但是,现有的特征大多都是基于局部特征表示或者全局特征表示,没有很好的集成行人外观的精细细节和整体外观信息且度量学习通常是在线性特征空间进行,不能高效地利用特征空间中的非线性结构。针对该问题,设计了一种增强局部最大发生的有
<正> 作者报道了应用硅凝胶(Silicone gel)治疗18例22块非烧伤所致无自发退变征象的瘢痕疙瘩,为期6个月。18例中,男11例,女7例,平均年龄19岁。平均病史35个月。其中3例前曾接
本文对安康“83.8”洪水灾害形成的机理及人为因素进行论述,并对洪水造成的灾害和灾后的教训及作法作了阐述。
电视是老年人生活中常见的娱乐产品, 界面作为人与机交流的媒介, 应具有引导消费者正确操作产品的功能, 图标是人机界面的重要组成部分, 能最直观的给用户传达产品信息, 文章
研究了一种用于精确检测一条Bézier曲线的次数是否可以通过多项式重新参数化降低的算法。该算法对任意一条Bézier曲线,将重新参数化前后的基函数的关系用方程组的
人体动作识别是计算机视觉领域的核心研究方向之一,在很多场合都有应用。深度卷积神经网络在静态图像识别方面已取得了巨大成功,并逐渐扩展到视频内容识别领域,但应用依然面临很大挑战。为此提出一种基于ResNeXt深度神经网络模型用于视频中的人体动作识别,主要包括:①使用新型ResNeXt网络结构代替原有的各种卷积神经网络结构,并使用RGB和光流2种模态的数据,使模型可充分地利用视频中动作外观及时序信息;②
针对基于视觉的动态手势识别易受光照、背景和手势形状变化影响等问题,在分析人体手势空间上下文特征的基础上,首先建立一种基于人体骨架和部件轮廓特征的动态手势模型,并采用卷积姿势机和单发多框检测器技术构造深度神经网络进行人体手势骨架和部件轮廓特征提取。其次,引入长短时记忆网络提取动态人体手势中骨架、左右手和头部轮廓的时序特征,进而分类识别手势。在此基础上,设计了一种空间上下文与时序特征融合的动态手势识别