针对复合变工况下，侧倾与俯仰模式的电液馈能互联悬架(Electro-hydraulic Energy Regeneration InterconnectedSuspension，EERIS)协调优化问题，设计一种包含环境选择策略的高维多目标粒子群优化算法。建立EERIS 减振器阻尼力模型，通过试制样机进行模型试验验证并分析其参数变化在侧倾与俯仰模式下的影响规律；融合全局排序规则与全局密度估计方法，设计高维多目标粒子群优化算法；通过仿真对比EERIS优化前、单独优化侧倾模式后、单独优化俯仰模式后、协调优化侧倾与俯仰模式后的性能参数响应及均方根值。结果表明：复合变工况下，协调优化后的性能参数响应峰值降低；簧载质量加速度均方根值降低10.77 %，侧倾角加速度均方根值降低24.77 %，俯仰角加速度均方根值降低25.05 %，提高车辆的平顺性与抗侧倾、抗俯仰能力；悬架动挠度均方根值降低7.9 %，轮胎动载荷均方根值降低3.79 %，车辆的操纵稳定性得到改善。

兆瓦级风力机叶片产生的噪声对周围环境产生重要影响，叶片全速运行时尾缘极易产生脱落旋涡，脱落旋涡的运移规律对声压特性产生重要影响。为研究尾缘凹痕对叶片声压特性影响的机理，以NACA4415 翼型为研究对象，采用k-ε SST湍流模型，计算3 种表面结构翼型全速运行下耦合区域的声压参数。结果表明：凹痕翼型较光源翼型可以大幅度削减尾缘较高频率脱落旋涡分布范围与概率；对翼型上端面进行凹痕化处理可以大幅度降低尾缘脱落旋涡的螺旋度与尾缘涡核的分布范围，同时能保证翼型气动特性曲线分布在光滑翼型90% 的置信区间内；对翼型上端面进行凹痕处理所致最大声压下降率为1.46 %，最大声功率下降率为31.50 %，相关结论可为后续环境友好型叶片研究奠定理论基础。

以太原市典型传统村落店头村为例，对村内游客进行随机问卷调查，探寻游客对传统村落声景的主观感受及影响因素。研究结果发现，性别因素对于店头村声景整体评价未体现出差异性，在机动车声、交通道路声和飞机轰鸣声的喜好度上存在显著性差异；年龄和学历因素在店头村声景整体评价和大部分声源的喜好度上存在显著差异性；基于因子分析法提取店头村整体声景的感知评价主要因子，店头村声景情感偏好突出，其次是空间特性、音质特性和环境知觉性，同时年龄和学历因素会影响游客对主要因子的评价。研究结论可为类似店头村传统村落保护和振兴过程中所需要的声景设计提供理论依据。

为探究高速动车组通过道岔区域后车体的弹性抖动，建立考虑车体弹性的高速动车组刚柔耦合动力学模型和道岔冲击激扰模型。根据模型分析道岔冲击激扰作用下车体的弹性振动响应特征，通过仿真复现高速车辆的抖车现象，并与现场测试数据进行对比。在此基础上，分析车辆过岔速度、道岔激扰个数和道岔间隔对高速车辆车体弹性抖动的影响规律。结果表明：道岔冲击会导致车体1 阶菱形耦合共振；车辆过岔速度对车体弹性抖动有显著影响,当车速达到300 km/h 时，车体出现明显弹性抖动；连续道岔激扰会使车体横向振动叠加放大；车体横向振动加速度与道岔间隔之间存在非线性关系，当道岔间隔在50～80 m范围时，车体弹性振动更剧烈。研究结果可为寻找控制高速车辆弹性抖动的有效措施提供一定理论参考

传统锤击法试验模态分析时面临着高采样率带来噪声干扰、频率分辨率不足的问题，应怀樵等人发明了对力锤信号使用高采样频率、对响应信号采用较低采样频率的变时基采样技术（VTB），一定程度上改善了测试结果，但仍然存在变时基采样设置不灵活，传递函数在固有频率半功率带宽里分辨率不足、精度不高的问题。基于连续傅里叶谱变换、Chirp-z 变换方法，提出一种新的锤击法变时基传递函数高精度估计方法，可很好地解决传统变时基技术存在的问题。并采用数值模型、悬臂梁现场测试进行验证，结果表明所提出的算法优于传统等时间间隔采样技术，比传统变时基技术更为灵活，得到的传递函数质量较好，使得变时基采样技术具有较高的识别精度，可解决高采样率与频率分辨率不足的问题。

随着地铁列车速度提升至160 km/h，隧道环境下地铁列车表面气动激励显著增强。应用大涡模拟对隧道内160 km/h 地铁列车脉动流场结构和表面气动噪声源进行数值仿真，定量评估全封闭设备舱设计对地铁列车气动声学性能的优化效果。结果表明：全封闭设备舱设计能够疏导车底气流，使车底气流更多集中在转向架舱两侧溢出，同时引起车下主要涡结构尺度增大。对应的，列车整车车体气动噪声源能量减小约2.9 %；其中头车、中车1 分别增大5.7 %和9.4 %，中车2 和尾车分别减小4.2 %和13.8 %，各节车体声源能量分布更加均匀；列车高频声源能量减小，整车800 Hz峰值频谱能量减小约4.0 %。研究成果将为160 km/h地铁列车气动降噪设计提供参考。

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是目前分析非平稳信号的有效方法，但在分解过程中由于存在着严重的端点效应而影响分解结果。利用灰色理论的GM(1，1)模型来预测和修正端点的延拓值，使得在筛分过程中可以得到有效的三次样条插值包络线，从而抑制端点效应。通过对齿轮故障信号的分解验证，结果表明该方法是合理的。