近场声全息能高分辨率的重构声场，但是其严格的自由声场条件在工程上很难得到满足，声场分离的方法能虚拟出自由声场，扩大了近场声全息技术的应用范围。目前的声场分离的方法需要对声源有较多的先验知识，一定程度上阻碍了近场声全息技术的应用。文章根据声波等效源法的原理提出一种新的单全息面分离声场方法，无需目标声源和噪声源的先验知识，即可对声场进行分离，达到虚拟消声的效果。理论推导确保了方法的正确性，数值仿真验证了该方法的可行性。
螺旋桨非定常激励是引起轴系和潜艇振动的重要因素。首先建立轴系-艇体耦合结构模型，通过有限元仿真对比螺旋桨横向和纵向激励的传递特性以及螺旋桨非定常激励力引起的潜艇声振特性，并重点研究轴系对螺旋桨纵向非定常激励的传递作用，最后通过试验对仿真分析结论进行验证。结果表明，轴系对螺旋桨纵向激励的传递效率明显高于横向激励，且纵向非定常激励引起的潜艇振动和声辐射也显著高于横向非定常激励；轴系对螺旋桨纵向非定常激励具有显著的放大作用,对潜艇水下声辐射影响较大。
负刚度结构可用于系统的低频隔振，依据等效磁荷法建立矩形永磁铁的磁力和刚度解析模型，得到实现负刚度的最优磁铁布置和充磁方向，并设计三磁体型准零刚度隔振系统。仿真结果表明，矩形磁铁磁力和刚度计算模型准确，三磁体型准零刚度隔振器在不影响载荷性能的前提下具有优越的低频隔振性能。
船舶轴系的弯曲振动通过艉轴承传递到船体引发船体艉部振动并产生噪声，是影响船舶舒适性和安全性的主要因素之一。船舶轴系由于较大的自重和出于对轴承保护的原因必须进行轴系校中，校中过程中轴承垂向位置的变化将会改变各轴承所受载荷，继而改变轴承刚度，影响轴系振动特性及轴承处的力传递特性。为此，利用传递矩阵法建立轴系校中和弯曲振动模型，对一轴系实例分别进行直线校中和以艉轴后轴承静载最小为目标的优化校中，求得两种不同校中状态下各轴承处受力响应，研究发现两种校中方式低频段相差微小，在高频段有明显区别。
针对椭球形空腔吸声覆盖层低频吸声性能比较差的问题，建立了多层材料椭球形空腔结构覆盖层的Comsol有限元模型，采用传递矩阵法验证有限元模型并对其进行吸声特性数值仿真分析。结果表明：理论计算与数值仿真的曲线趋势大致吻合，证明该有限元模型是有效的；相同穿孔率下多层材料吸声覆盖层低频吸声特性明显优于单层材料吸声覆盖层，并且根据穿孔率、表层厚度、损耗因子、杨氏模量等参数的变化分析了各种参数对吸声系数曲线的影响，为下一步声学优化提供具体指导。
为了解决水下航行器这种柱形噪声源的定位与识别问题，采用柱面近场声全息技术，研究了辐射声场重构。利用声场仿真分析验证采用该方法进行声场重构的正确性，并对测试过程中基阵测试距离、全息面阵元位置误差以及相位误差对声场重构精度的影响进行分析。最后开展了水下航行器舱段模型的柱面近场声全息试验研究，得到了舱段内部电磁激振器的水下辐射声场和位置信息，验证了该方法的可行性和有效性。
针对机械设备被动隔振在低频段隔振效果较差的问题，建立磁致伸缩作动器的电—磁—机转化数学模型，提出一种基于自适应模糊滑模控制算法，并用李雅普诺夫方法证明控制器的稳定性，将该控制策略与磁致伸缩作动器应用于混合隔振系统中。仿真结果表明：在单频、多频及随即激励条件下，自适应模糊滑模控制器具有良好的动态特性和鲁棒性，能够提高系统隔振效率并拓宽隔振频段，有效减小传至基础的力。
硬弹簧Duffing系统在同一简谐激励下有时有多个周期解，并且系统能在这几个解之间来回跳动，也就是突跳。为精确找到系统随参数变化时产生跳跃的区间，先运用谐波平衡法分析系统的频率—振幅响应曲线和激励力幅值—振幅响应曲线，再通过预估—校正算法准确找到了系统随激励频率和激励力变化的跳跃区间，最后分别采用PMUCR胞映射方法和范德玻尔平面分析对所求得的区间加以验证，验证了所求得跳跃区间的精确性。
简化了一种求取非线性常微分方程高阶谐波解的近似解析计算方法。对平方和立方非线性项的傅里叶展开过程进行改进和简化，使计算过程变为两次矩阵运算即可完成展开过程，且两次矩阵运算过程一致，易于编程。以Duffing方程为算例，计算结果与数值方法一致，运算效率有所提高。
传统噪声源识别主要基于频谱分析方法，无法准确反映声源位置和声场强度变化信息。针对大型水下结构体辐射声场的噪声源识别和辐射声能量监测的问题，提出一种基于声全息测量技术的辐射声强场可视化方法，计算声波在均匀介质中的声强矢量场，并采用体绘制和流线技术实现声场量的可视化，从而定位结构体主要辐射噪声源，直观地展示辐射声场的能量分布及耗散情况，描述声场能量传递方向与路径，为水下结构体辐射声场的监测与分析提供一种新的手段。
应用小波神经网络预测方法对相空间重构效果进行评估。当网络输入的大小等于重构相空间的嵌入维数时，小波神经网络具有良好的预测性能。研究小波神经网络中尺度参数的灵敏度，发现小波尺度过小时，参数对预测结果影响比较明显。在小波尺度参数的更新过程中，需要采用比其他参数更小的学习速率，采用这种学习策略所得到的预测结果明显好。选用Morlet母小波函数进行研究，只有当调节参数[γ]取值较小时，才可以减少旁瓣的干扰，得到良好的预测效果。
