引入声全息技术的发动机噪声源识别试验研究

• 作者: 丁渭平 万里翔 杨明亮 王守健 苏瑞强 高思奇
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 交通运输
• 关键词: 声学 发动机噪声 声全息技术 近场声压法 表面振动法 噪声源识别
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 振动噪声测试技术
• 页码范围: 203-206,215
• 页数: 5页
• 分类号: U464|TB52
• 字数: 1896字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2017.03.041

摘要

针对某型3缸汽油发动机运用声全息技术进行发动机噪声源识别.首先在台架上对发动机进行1m声压级瞬态测试,由此确认进气侧的噪声辐射最大.然后在进气侧进行声全息试验,通过分析声压云图和噪声频谱,识别出该发动机进气侧的主要噪声源位于发电机处,噪声峰值频带为1000 Hz~2500 Hz.为了确定噪声源具体位置,结合近场声压法和表面振动法,在声全息识别出的主要噪声源位置进行补测试验,发现发电机的振动和近场噪声峰值频带均与1000 Hz~2500 Hz重合,由此可以确定该发动机进气侧的主要噪声源是发电机.综合运用声全息技术和传统的噪声源识别方法对发动机进行噪声源识别试验,不仅可以提高传统识别方法的效率,还可以弥补声全息技术精度不高的缺陷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨明亮	西南交通大学机械工程学院	50	229	9.0	12.0
2	丁渭平	西南交通大学机械工程学院	62	378	11.0	16.0
3	万里翔	西南交通大学机械工程学院	32	281	7.0	16.0
4	高思奇	西南交通大学机械工程学院	8	17	2.0	4.0
5	苏瑞强	西南交通大学机械工程学院	6	14	2.0	3.0
6	王守健	西南交通大学机械工程学院	5	6	2.0	2.0