基于统计能量分析方法的船艇机舱噪声分析研究及优化

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1、分类号：TB533U．D．C：工学硕士学位论文基于统计能量分析方法的船艇机舱噪声分析研究及优化硕士研究生：导师：申请学位级别：学科、专业：所在单位：答辩日期：授予学位单位：张晶韩树教授工学硕士动力机械及工程装甲兵工程学院2006年3月装甲兵工程学院●≯¨，-厶ClassifiedIndex：TB533U．D．C：DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringANAI．YSISANDOPTIMlllATIONOFSHIPENG烈ECOMPARTMENTNOISEBASEDONSTATISTICIALENERGYANALYSISCandidate：Su

2、pervisor：AcademicDegreeAppliedfor：Speciality：Dateof0raIExamination：University：ZhangJingProf．HanShuMasterofEngineeringPowerMachineryandEngineeringMarch，2006AcademyofArmoredForcesEngineering装甲兵工程学院工学硕士学位论文摘要随着现代工业和交通运输事业的发展，噪声已成为危害人类健康和污染环境的主要因素之一。在现代船艇设计中，船艇噪声控制成为人们极为关注的问题，许多国内国外组织都提出了有关船艇噪声的规范和标准

3、来严格控制船艇噪声。以统计能量分析方法的原理为基础，结合某船艇机舱结构特点，提出了将舱内发动机作为激励声源，把机舱上下甲板、左右舷和舱内空腔看作五个互相联系的子系统的统计能量分析模型，在此基础上运用发动机表面振动速度测量法以及统计能量分析法中的分析技巧来解决机舱声压级的噪声预测问题。在计算过程中采用Matlab编程技术，编制了一套适用于计算舱内声压级大小的预测软件，利用该软件求出了在给定频带范围内舱内噪声声压级的大小，并将理论计算结果与实验结果进行了对比，得到计算误差在主要频段上达到3dB以内。从理论分析入手，提出了基于声功率函数的统计能量灵敏度分析方法，分析了系统主要参数对系统声功率的

4、影响程度，将机舱噪声的外在表现和内在因素直接联系起来，得到了一些实用性的定性结论。对发动机噪声源的识别方法进行了研究，应用统计能量分析法对发动机各部件进行了噪声识别，确定了发动机各部件对舱内噪声贡献量的大小，结果表明发动机缸体对舱内噪声贡献量最大。建立了机舱降噪措施优化模型，对舱内采用隔声罩降噪以及采用舱壁吸声处理降噪两种方法进行了模拟计算，计算结果表明，改变隔声罩板材的厚度和材料，能改变隔声．罩的整体隔声效果，在高频区，隔声板材的厚度选取对隔声效果的影响比较明显，厚度增加2倍，舱内降噪值能达到4dB左右；在壁面吸声系数较小的情况下，壁面吸声系数增大lO倍，舱室内噪声能降低10dB左右。

5、关键词机舱；统计能量分析法；噪声■●：《e装甲兵工程学院工学硕士学位论文ABSTRACTWithdevelopmentofmodernsociety，noisehasalreadybeenoneofthemostimportantelementsofthreateninghuman’Shealthandenvironment．Shipboardnoisecontrolisattractingincreasingattentionfromshippingindustry．Manynmionalandinternationalorganizationshavemaderulesandreco

6、mmendationstostrictlycontrolshipboardnoise．Linkingshipenginecompartment，animprovedmethodbasedonstatisticalenergyanalysisispresentedforpredictionshipenginecompartment．Thismethodregardstheengineasnoisesource．Bytakingintoaccountthecouplingbetweenvibrationofthedeckandsoundfield，aMatlabsoftwareprogram

7、iSdesignedwiththeaidofrigorousacousticaltheoryaswellasthepropertechniqueappliedinstatisticalenergyanalysis．Usingthesoftwarepredictednoiseleveloftheenginecompartment．Theenginecompartmentnoiselevelresultsobtainadifferenc