非平稳声源识别与定位是旋转机械状态监测和故障诊断的重要环节。利用非平稳旋转机械的转速特征,将Vold-Knalman阶次追踪方法与传统波束形成方法结合,提出一种新的非平稳声场信号波束成形声源定位方法。首先对旋转机械转速进行追踪,结合时频分析方法用Vold-Kalman分解提取出非平稳声信号的特定阶次成分,然后利用分离出的特定阶次信号重建声场,从而定位声源。该方法利用对特征阶次声信号的提取,避免多个阶次声信号成像时的混叠现象,通过多重线性调频信号叠加声场声源识别仿真实验与电机升速实验进行声源识别验证,证明所
针对目前主动悬架LQR控制器的最优加权矩阵Q和R基本为定值,无法体现车辆以不同车速行驶在不同等级路面时对悬架性能要求的动态变化性,提出一种主动悬架LQR控制系统的最优加权矩阵Q能随路面等级不同而动态调整的控制策略。首先以双质量振动模型为研究对象,设计LQR多目标控制器,同时,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)算法构建路面等级聚类识别系统,且综合考虑聚类识别准确性及计算消耗,得到SVM最优特征向量组合,实现路面等级的智能聚类识别;而后通过MATLAB-Isight联合仿真
声学覆盖层的腔型结构和材料参数对其隔声性能有较大影响,使用优化算法对腔型结构和材料参数进行优化设计从而得到最优隔声模型。基于COMSOL软件建立声学覆盖层的二维轴对称模型计算其隔声量,通过实验测量验证仿真模型在常压和加压工况下的准确性。建立一种表征空腔腔型结构的函数,使用优化算法通过改变腔型函数进而获得最优隔声结构,最后在优化腔型结构的基础上对隔声材料进行参数优化。结果表明,腔型结构的优化可以使覆盖层的隔声量曲线获得一个较高的峰值,在常压和加压工况下平均隔声量较传统腔型结构均有可观的提升,改变加权策略对隔
针对供水管道小泄漏声信号识别困难的问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的管道泄漏声学信号识别方法。该方法首先通过多窗谱谱减法去除信号中的噪声;之后,使用短时傅里叶变换计算去噪后声信号的时频图,将声信号识别问题转化为图像识别问题;并将时频图输入自主搭建的CNN系统,完成泄漏检测。数据集通过管道内检测器样机采集,并作为评价泄漏识别方法性能的依据。结果表明,所提出的方法对无泄漏、0.4 mm泄漏孔、0.6 mm泄漏孔、0.8 mm泄漏孔及1 mm泄漏
为了回收铜渣中的铜和铁,本文提出了一种铜渣氧化脱硫-废阴极碳熔融还原两步处理新工艺,在熔融还原过程中,废阴极碳不仅可作为还原剂,同时也可作为助熔剂降低熔渣熔点。在1450℃时,铜渣在空气气氛中保温60 min后,添加14.4 wt%的废阴极碳和25 wt%的CaO至铜熔渣中并在高纯Ar气氛下进行熔融还原180 min,Cu和Fe的回收率分别可以达到95.89%和94.64%。同时,废阴极碳中90%以上的氟化物以CaF
2和Ca
2Si
2F
工程胶结复合材料中使用的大多数材料的晶粒尺寸细小,有较好的韧性。石浆粉(SSP)是石工业中的一种惰性材料副产品,对环境产生有害影响。本文研究了用不同含量(25%和50%)SSP部分替代硅砂(SS)和细砂(FS)来制备工程胶结复合材料。根据强度、拉伸应变、中跨度偏转能力、超声波脉冲速度和微观结构对其性能进行了评价。在两种替换含量下,替换含量为25%时材料强度增加,而替换含量为50%时材料强度略有下降。拉伸应变、中跨度挠度和混凝土质量随着SSP含量的增加而提高。使用SSP形成的冷凝胶复合材料,可以节省自然资源
现有对薄膜声学超材料的研究大多是通过改变附加质量厚度与数目、调整附加质量布设位置、构建复合结构等方式,提高其吸声性能,鲜有分析材料参数与几何参数对其吸声性能的影响。为此,基于弹性波动理论,联合有限元及边界元法,建立吸声型薄膜声学超材料的声固耦合模型,并通过阻抗管试验进行验证,探究吸收峰的出现原因及其幅频特性,研究材料及几何参数的改变对吸收峰幅频特征的调控机制。研究结果表明:吸收峰主要来源于薄膜弹性振动;改变薄膜及附加质量的材料及几何参数均会显著改变吸收峰的幅频特征,因此,可针对目标频谱特性,通过优化薄膜和
颗粒阻尼技术是一种被动减振降噪技术,已成功应用于多个领域。根据填充颗粒的空心圆柱体建立仿真模型,通过搭建的试验台,进行试验数据采集和分析,验证仿真模型的有效性。采用离散单元法(Discrete element method,DEM),在仿真模型基础上研究颗粒材料类型、粒径、数目、初始位移量等参数变化对结构振动特性的影响规律;同时还研究该阻尼结构的隔振效果。研究表明:随着颗粒阻尼器中颗粒数目增加,结构减振效果先增强后减弱;其他条件相同时,减小粒径可有效提高减振水平;所选材料中,钢颗粒减振效果较好;初始位移量
针对从滚动轴承振动信号中所提取的故障信息精度低的问题,提出一种基于鲸鱼优化算法(WOA)-变分模态分解(VMD)能量熵的特征提取方法,并采用改进鲸鱼优化算法(WOA)-支持向量机(SVM)进行故障诊断。首先,利用鲸鱼优化算法对变分模态分解模态个数K和惩罚参数α寻优,然后根据VMD处理信号得到若干模态分量,筛选后进一步提取能量熵作为特征向量。最后,针对WOA种群迭代机制易陷入局部极值等缺点,引入随机变异策略进行改进,根据改进WOA-SVM对轴承信号进行故障诊断。实验表明,该方法能够准确提取故障信息,提高轴承
本文研究了在碱性溶液中用取代酚类萃取剂分离钾和钠。4-叔丁基-2-(α-甲基苄基)苯酚(t-BAMBP)比4-仲丁基-2-(α-甲基苄基)苯酚(BAMBP)具有更好的提钾效果。最佳萃取条件为:1 mol/L t-BAMBP,相比(O/A)3:1,萃取级数两级。通过错流萃取,钾的萃取率达90.8%。用去离子水按4:1的相比进行4级洗涤,钠的洗涤率为88.2%。用1 mol/L H2SO4按3:1的相比反萃,钾的反萃率达94.2%。钾/钠(K/Na)浓度比从料液中的