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拖拉机驾驶室的声固耦合动态择优声学设计 总被引：2，自引：1，他引：2
分析了拖拉机驾驶室内部噪声的主要来源。确认了驾驶室内声固耦合噪声是最主要因素。从理论上探讨了进行拖拉机驾驶室声固耦合动态择优声学设计的可行性和途径，并通过试验对上述理论分析方法进行了验证。给出了拖拉机驾驶室声固耦合动态择优声学设计流程。 相似文献
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《拖拉机与农用运输车》2017,(3)
以某拖拉机驾驶室为研究对象,建立了驾驶室结构和声场有限元模型,将试验测试的驾驶室悬置点加速度信号作为振动激励得到驾驶室强迫运动响应结果。通过基于模态的声固耦合分析得到20~200 Hz范围内驾驶室结构噪声。将计算得到的驾驶室内噪声信号与试验结果进行对比分析。结果表明,仿真计算结果能够反映出激励谱和模态的影响,与试验结果相符。利用此方法预测车辆室内振动噪声水平具有较高的精度,可以为驾驶室声学性能开发提供指导。 相似文献
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进行了拖拉机驾驶室的外部声源激励试验和驾驶室内部混响时间的测量试验，提出了一种处理驾驶室开窗，室外有声源时窗口边界条件的方法，并从Ｈｅｌｍｈｏｌｔｚ声学动方程出发，建立了驾驶室开窗时拖拉机整车系统声固耦合动力方程，计算了当驾驶室左右侧打开不同的窗口面积时室内耳旁纵向水平线上各点的声压级、其结果和在ＭＴＳ道路模拟机上的试验结果相吻合。 相似文献
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模型驾驶室振动辐射声的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
运用统计能量分析（ＳＥＡ）方法，建立了结构振动能量传输的数学模型。以某拖拉机驾驶室模型为研究对象，将其分为８个子系统－－７个板件子系统和１个声学空间子系统，分析了驾驶室模型各板件之间振动能量的传输情况，计算了各振动板件的模型内部空间辐射的噪声，并用试验结果验证了计算模型与分析方法的正确性。 相似文献
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通过对某654拖拉机驾驶室噪声源的测试与分析,确定了影响驾驶室噪声的主要噪声源,在此基础上提出了降低该拖拉机驾驶室内噪声的建议,并进行了模拟降噪试验。 相似文献
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运用微机系统对50型轮式拖拉机驾驶室的噪声进行了试验和分析，找出了产生驾驶室噪声的主要噪声源及其耳旁位置处各组成噪声的大小与产生机理，并提出了降低驾驶室内噪声的建议。 相似文献
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拖拉机驾驶室声场分析中的边界元法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用有限元软件ANSYS和边界元分析软件SYSNO ISE对有座椅拖拉机驾驶室进行建模和声场的分析研究;应用ANSYS软件建立有座椅的驾驶室空腔模型,在边界元分析软件SYSNO ISE中实现了用有限元法和间接边界元法的声固耦合;并采用间接边界元法分析计算了有座椅驾驶室的声学特性;对有座椅与没座椅的驾驶室内的声场特性进行比较;分析研究了座椅对驾驶室内的声学贡献。 相似文献
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根据拖拉机驾驶室和机体之间是由弹性连接件构成的弱连接这一结构特点,提出了一种弱耦合车辆系统室内噪声频率响应的灵敏度分析方法,计算了在发动机振动激励下驾驶室内部耳旁噪声响应的灵敏度,其结果与基于试验的偏相干分析的结果相吻合,并根据灵敏度分析法的诊断结果采取了相应的降噪措施,经整车减振降噪的试验表明,此方法所作的诊断是可信的。 相似文献
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随着农业生产规模的扩大,拖拉机在农业生产中的应用逐渐广泛,但传统拖拉机智能化程度低,存在环境适应性差、作业效率低等诸多问题,导致农业生产效率低、产能不足.为克服这一难题、改进农业生产方式,设计了一种自走底盘式拖拉机.通过引入单片机技术,完成了自走底盘式拖拉机的总体结构设计;对控制系统的硬件方案进行了优化设计,完成了拖拉... 相似文献
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电动拖拉机试验具有测试对象多和物理系统复杂的特点,单一试验系统不能满足电动拖拉机性能测试要求。根据电动拖拉机作业特点,通过分析其动力传动系统数学模型,确定了以电动机效率、电池组放电特性为测试变量的设计任务。采用模块化方法,设计了能源系统试验模块、动力系统试验模块和电动拖拉机综合试验系统整体方案。通过研究试验系统总体参数设计方法,得到了加载电动机、电池测试系统和直流电池模拟器等部件的参数计算模型。通过试验系统硬件选型匹配,设计了可满足90 k W以下电动拖拉机性能测试的试验系统。在该试验平台进行了电动拖拉机性能台架试验,结果表明:试验测试误差与前期仿真分析误差在10%以内,设计的综合台架试验系统对电动拖拉机部件性能测试的适用性较好,满足整机性能分析和标定的试验需求。 相似文献
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修玉峰 《拖拉机与农用运输车》2006,33(4):74-74,77
对四轮驱动拖拉机的性能特点进行了介绍。着重以FT系列拖拉机为例,阐述了四轮驱动拖拉机的前驱动设计,并介绍了拖拉机整机、主要部件的布置要求及设计参数的选取。 相似文献
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针对丘陵山地中拖拉机的侧滑估计,提出了一种融合机器视觉与全球卫星导航定位系统（Global navigation satellite system,GNSS）的多传感器信息融合算法。首先提出了简化的拖拉机运动学模型,再阐述基于GNSS与机器视觉技术的侧滑量估计方法。并通过CarSim和Simulink的联合仿真验证侧滑估计方法的可行性。引入卡尔曼滤波和权重函数对传感器数据进行融合和动态调节。搭建模拟丘陵山地实验平台,在不同的地面倾角、GNSS遮挡条件以及路面条件下进行了实验。实验结果表明,在干燥路面且GNSS遮挡条件下,拖拉机在9°、18°路面条件下行驶时最终融合后的总侧滑量分别为0.322m和0.432m,相对误差分别为7.86%和6.00%,即在GNSS信号遮挡的情况下依然能够准确地估计出拖拉机的侧滑量。研究可为拖拉机的精确横向控制提供新的方法和实验基础。 相似文献