异响是汽车内饰系统设计开发过程中一个重要的课题。以某款电动SUV的副仪表板为例,通过卡扣刚度试验法、模态分析法、路谱采集、以及基于SNRD中的E_Line建模法进行异响分析及研究。对副仪表板模态未达到目标值25Hz这一问题结合模态振型与异响产生机理提出多种优化方案进行间接异响分析使之整体模态达到目标值;基于SNRD中E_Line建模法将试验采集的路谱作为输入对副仪表板容易产生异响风险的边界进行直接异响分析,对副仪表板存在的异响风险性在产品结构设计初期进行最大化的预防及控制。

由于城市轨道交通频繁运行,地铁风机滚动轴承的故障特征极易被复杂多变的背景噪声所掩盖。针对这一问题,提出了一种基于特征筛选与支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先,从轴承原始监测信号中提取多尺度特征,构建轴承常见故障状态下的健康指标特征集;其次,利用拉普拉斯评分对处于故障状态下的健康指标特征集与正常状态下的健康指标特征集进行对比,获得健康指标敏感程度权重分数,筛选出敏感故障特征;最后,运用SVM算法对筛选出的特征进行故障识别,从而准确地实现地铁风机滚动轴承的故障诊断。通过在实际轴承故障数据集上的故障诊断实验,证明了提出方法的有效性和优越性。

随着生活水平的提高,消费者对汽车性能及舒适性提出了更高的要求。转向系统不仅是整车重要的组成部分和安全件,NVH方面也愈发重要。本文对转向泵噪声产生机理和特性进行了分析,以某车在中高转速段内噪声大故障为例,提出了解决该故障的诊断思路。通过NVH试验及LMS Test.lab声诊断方法,确定转向泵噪声为异常噪声主要噪声源,其表现为10谐次及其倍频的窄频噪声,转向泵系统中的流体压力波动对系统噪声影响较大。通过改变转向泵排量和流量优化液压系统噪声,试验结果表明,优化后额定工况耳旁噪声降低6.19 dB(A)。不仅降低了噪声值,而且保证了转向操纵性。