[01842777]基于ODS测试的薄壁壳体类零部件减振降噪理论与方法

薄壁壳体类零部件重量轻、较易加工成形,但刚性差、强度弱,被广泛应用于航空、航天和兵器工业、民用工业等领域,其在工作状态下容易产生振动和噪声,导致构件故障。本项目利用群智能优化算法和时频分析理论,借助ODS测试实验准确辨识结构动态特性参数,进而针对薄弱环节提出结构动态优化策略,形成有效减振降噪的方法。 项目主要从以下几个方面进行研究：（1）在结构动态特性参数辨识方法的研究中,把微粒群算法引入自适应特征匹配算法中,应用于薄壁件动态特性参数的辨识,提出了“EMD-自适应特征匹配”协同辨识算法,该辨识方法对噪声不敏感,参数辨识比频域法准确,实现仅利用响应信号就可辨识出结构的模态参数;（2）针对薄壁壳体类零部件ODS测试实验测点和传感器布置数量较大的问题,提出了一种基于POS算法的传感器优化配置策略并架构了多点采集的ODS测试实验系统,实现了传感器数量和位置的合理布置,保证了测试结果的正确性,也提高了实验效率;（3）基于薄壁件的ODS测试结果,找出了结构的薄弱环节,进而提出薄壁件的动态优化修改结构的策略,形成了基于ODS测试的薄壁壳体类零部件减振降噪方法。 项目取得的研究成果,能有效解决薄壁壳体类零部件减振降噪的关键问题,研究成果在航空发动机、工程机械驾驶室、水下滑翔器、汽车电机等应用场景中,使设备的使用寿命、环境友好性都得到了改善,对实现相关设备的安全稳定运行、延长使用寿命以及改善工作环境具有重要意义。