滚动轴承在噪声环境下发生故障时其振动信号往往呈现出非平稳、特征混叠、故障特征易被噪声淹没等特点，为更有效地挖掘其在强噪声环境中的故障特征，提高诊断准确率，提出一种基于图卷积神经网络（GraphConvolutional Networks，GCN）的滚动轴承故障诊断方法。首先，通过快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）将振动信号转化为频域信号，并根据变换后的频谱定义节点和边，将故障信号构造为全连接图；然后，利用GCN提取全连接图的节点特征；最后，使用全连接层和Softmax 作为分类器对提取的节点特征进行分类识别。实验结果表明，所提方法与机器学习、深度学习和其他图神经网络诊断模型相比，准确率更高，抗噪性更好，可有效实现强噪声背景下端到端的滚动轴承智能故障诊断。

风力发电机叶片出现结冰现象时若照常工作，不仅会影响经济效益，严重时还会直接损坏叶片等设备引发安全事故。为此提出一种使用KmeansSMOTE的数据平衡方法与应用结冰相关的机理构建新特征和RFECV-DT特征筛选算法相结合的特征工程互补的数据处理方式，之后采用卷积神经网络模型进行训练与预测。实验结果表明，在卷积神经网络模型中采用KmeansSMOTE算法比SMOTE算法准确率提升2.78 %。模型采用特征工程时比不采用特征工程相比准确率高出4.77 %。与KNN、SVM、LR这些传统模型相比，所有衡量指标均有提升且不存在过拟合现象。所提出的方法，可解决应用SMOTE插值机制所带来的不足并且对特征工程进行精细化设计，也为风机叶片结冰故障诊断问题提供一种新的解决思路。

颗粒阻尼器利用颗粒与颗粒或者颗粒与容器之间的碰撞与摩擦消耗振动能量，具有优良的振动控制性能。惯容减振技术可加剧阻尼元件的耗能，具有耗能增效的作用。结合颗粒阻尼减振技术和惯容减振技术，设计一种新型颗粒阻尼惯容减振器；采用离散元软件与多体动力学软件进行联合仿真，在仿真模型基础上研究颗粒材料类型、粒径、数目、初始位移量、激振频率参数变化对减振特性的影响规律。研究结果表明：颗粒阻尼惯容减振器的减振效果随着颗粒填充率增大先增强后减弱，随着颗粒粒径减小增强；所选材料中，钢材颗粒的减振性能优于其他材料；控制其他条件相同时，振动位移越大，减振效果越好；该减振器对于不同的振动频率都具有一定减振效果，但在中高频率范围内及自振频率附近减振效果更佳。该模型仿真结果可为结构抗震及抗风设计提供参考。

考虑半空间声场内重流体的声振耦合效应，对有限大双层板-腔结构的振动与声辐射特性进行研究。采用改进傅里叶级数描述薄板位移和腔内声压，通过Rayleigh 积分建立辐射板表面辐射声压和辐射板位移的关系，基于Hamilton 原理，提出采用Rayleigh-Ritz 法分析耦合系统声振特性的半解析方法，并通过和有限元结果对比验证方法的收敛性和准确性。分析单位简谐力激励下，声腔厚度和腔内流体介质对双层板-腔结构声辐射特性的影响。结果表明：重流体的耦合效应使薄板（奇，奇）模态振型显著变化，声腔较薄时声辐射对声腔厚度变化较敏感。相较于腔内流体声速，腔内流体密度对声辐射有较大影响。

为研究纯电动车的电机电磁振动噪声问题，采用试验与仿真相结合的方法，对某款电机进行加速振动与噪声测试，通过诊断分析确定其主要噪声阶次为48 阶，主要问题转速点为4 300 r/min、6 500 r/min 和9 800 r/min，随后采用仿真手段对电机加速过程的电磁噪声进行电磁-振动-噪声的多物理场耦合分析，对比仿真与测试结果发现两者吻合较好，说明该仿真方法具有较高的精度。随后进行电磁噪声源及结构板块贡献量分析，发现转速点4 300 r/min 和6 500 r/min 的噪声主要由转矩脉动产生，而9 800 r/min 的噪声由径向电磁力产生，主要声辐射部位为出线盒和控制器盖板，进而通过优化电机转子外圆开槽尺寸和结构刚度来降低电磁噪声，仿真及试验结果验证了优化后电磁噪声已明显降低。

电动汽车大扭矩加速时普遍存在因半轴轴向派生力引起的整车横向抖动问题。以某电动车型前驱动系统引起的整车横向抖动问题为背景，通过主观评价和客观测试识别抖动频率特征和主要传递路径，从悬置刚度、半轴派生力、半轴角度、车身前端模态等方面提出系统的解决方案，将座椅导轨抖动幅值从0.45 m/s2降低到0.1 m/s2。提出整车横向抖动传递函数概念，将整车级抖动目标分解为半轴派生力目标和整车传递函数目标，并通过优化悬置布置和模态分布以降低传递函数。抖动解决方案和目标分解方法对电动汽车驱动系统NVH开发具有参考意义。

为提高往复压缩机的故障诊断精度，结合变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）、SDP变换和卷积神经网络（Convolution Neural Networ，CNN），提出基于VMD-SDP融合图像和CNN的往复压缩机故障诊断新方法。方法第一步通过VMD将信号自适应分解成6 个本征模态函数分量（Intrinsic Mode Functions，IMF），第二步通过SDP变换将6 个IMF分量变换成极坐标下的图像，从而得到VMD-SDP融合图像，第三步通过CNN对VMD-SDP融合图像进行识别，得到最终的诊断结果。往复压缩机诊断实例结果表明，所提方法在耗时更少的情况下，得到100 %的诊断精度，比其他几种方法更具优势。

为提高发动机故障诊断精度，提出一种基于对称极坐标（Symmetrized Dot Pattern，SDP）图像和深度卷积网络（Deep Convolutional Neural Network，CNN）的发动机故障诊断新方法。该方法以SDP变换为基础，将发动机故障振动信号转换为SDP图像，而后将SDP图像作为CNN的输入，实现发动机故障的CNN自适应特征提取和诊断。进行发动机典型故障实验，并利用所提方法进行故障诊断，结果表明，根据SDP图像可以直观地对发动机典型故障进行区分且耗时较少，而根据CNN网络可以有效地对SDP图像进行识别，诊断精度达到99.14 %，相比于其他几种方法，诊断精度和计算效率均得到提升。

泵喷推进器导管及定子表面的分布式脉动压力通过导管和定子传递激励艇体振动的过程中，在导管和定子结构模态处会产生动力放大效应。为对该动力放大效应进行控制，提出内嵌压电片的碳纤维-玻璃纤维复合材料导管及定子结构，通过引入串联电阻-电感（Resistance-Inductance，RL）分流电路、负电容压电分流电路对导管和定子结构模态处的振动响应进行控制，以有效降低通过导管和定子传递至艇体的传递力。建立复合材料导管及定子结构的动力学模型、结构-压电分流电路机电耦合动力学模型，获得结构的固有频率、位移频响、最优控制分流电路参数及控制效果。结果表明：导管及定子结构第一、第二、第六、第八阶模态是振动传递动力放大效应显著的主要模态；串联RL压电分流电路可对主要模态的动力放大进行有效抑制，相应模态的传递力幅值分别降低6.35 dB、1.7 dB、0.4 dB和2.68 dB；相比于串联RL压电分流电路，串联负电容压电分流电路在相应模态的振动控制效果分别增加2.93 dB、2.70 dB、0.70dB、1.37 dB；并联负电容压电分流电路的振动控制效果分别增加2.90 dB、2.40 dB、0.60 dB、1.36 dB。

针对声学黑洞（Acoustic Black Hole，ABH）在圆柱壳结构上的应用问题，首先采用有限元法分析嵌入ABH的圆柱壳结构的振动特性并讨论不同结构尺寸对其振动特性的影响。随后对结构开展进一步研究，在嵌入ABH的圆柱壳结构外布置局域振子，分析其振动特性，并讨论不同材料振子及振子不同的质量分布对结构振动特性的影响。结果表明：相比原结构，嵌入ABH的圆柱壳结构的振动传递损失增加；当结构内径增大时，振动峰值向高频移动，振动衰减增大；在嵌入ABH的结构外侧附加振子使其发生局域共振可增加振动衰减，改善结构的振动特性；若采用不同材料振子，其质量增大时，振动衰减会向低频移动；随着振子外侧质量向中心集中，结构固有频率随之降低，振动衰减前移，可知振子质量及刚度参数对结构的振动特性有较大影响。

针对海上风机的振动控制问题，提出一种局域共振型声子晶体塔筒结构，基于周期结构的Bloch 定理，采用有限元法计算该结构的能带结构、特征模态所对应的位移场以及相应有限周期声子晶体塔筒结构的振动传输曲线，对其展现出的带隙特性进行分析。基于局域共振带隙的形成，研究声子晶体塔筒结构的振动控制问题，可将其应用于不同海洋环境中海上风机特定频率的减振。得出声子晶体塔筒结构在xy 平面内与z 方向上受激励时的振动传输曲线，选取两者在特定频率下的结构位移图分别进行分析，计算出非理想化声子晶体塔筒结构在xy 平面内与z 方向上受激励时的振动传输曲线并加以对比。研究各参数对声子晶体塔筒结构带隙衰减频段的影响规律，通过合理调整设计参数，可以实现结构特定范围内的低频隔振，证明其在复杂海洋环境中海上风机减振方面具有很好的应用前景。

为降低大缸径柴油机增压器BPF噪声，通过试验验证增压器增加消声环、进气空滤包裹吸声棉对BPF噪声的控制效果，结果表明：增压器增加消声环可以有效降低中高负荷工况下的BPF噪声，消声环轴向安装间隙对降噪效果有一定影响，当安装间隙小于流量拓宽槽间隙时，尽管降噪效果最好，但会对降低柴油机进气流量，增加喘振风险，当安装间隙大于流量拓宽槽间隙时，降噪效果并不理想，当两者间隙一致时，既能保证柴油机进气正常，也能有较好的降噪效果；在不影响柴油机进气的前提下，进气空滤包裹吸声棉后，所有工况下的柴油机噪声均有不同程度的降低，主要降低增压器BPF及倍频噪声，对中低频的进气噪声和结构辐射噪声也有一定的衰减作用。研究结果可为大缸径柴油机降噪设计提供参考。

滚动轴承是旋转机械设备中非常重要的零部件，将深度学习在目标检测和图像分类领域内的优势用于轴承故障诊断，提出G-YOLO智能诊断模型。首先利用格拉姆角场将轴承的时域振动信号转化为特征图像，其次将特征图像输入到G-YOLO智能诊断模型中，通过研究转化参数、网络结构、模型参数等得到最优结果。为了验证模型的优越性，采用西储大学轴承数据集中几组对应不同直径的具有同一类故障轴承的数据进行试验，同时引入目标检测领域内精确率、召回率、F1 分数、均值平均精度4 种指标对G-YOLO模型诊断结果进行评估，平均精确率达95.36 %，召回率达到96 %，证明了该方法的有效性与可行性。

针对切向聚磁型并联结构混合励磁电机（TMPS-HESM）随着励磁电流增加导致齿槽转矩剧增容易引发电机振动噪声的问题，根据齿槽转矩的产生原理，探讨改变转子极靴宽度、磁极偏心距和气隙长度削弱电机齿槽转矩的可行性。借助Maxwell and Workbench and Optislong 联合仿真软件建立8 极48 槽TMPS-HESM模型，运用遗传算法进行全局多目标优化，得到pareto 最优解集后使用优劣解距离法(TOPSIS)客观选取最优解。最后对比分析优化前后电机的各项其他性能，结果表明：采用遗传算法和TOPSIS 法对电机参数进行优化，能提升电机多目标优化效率，不仅可解决混合励磁电机励磁电流增加导致齿槽转矩剧增的问题，还能有效削弱电机转矩脉动，提升电机平均转矩，在减少电机的振动噪声和提高电机输出转矩方面均取得改善。

行星齿轮箱的内部结构复杂，其振动信号呈现非线性、非平稳特点，通过对比两种对原始振动信号处理的方法，应用点对称特征融合图像（Symmetrized Dot Pattern，SDP）达到故障诊断的目的。第一种方法是将采集到的振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）并将各阶IMF分量通过SDP转换为极坐标图像；第二种方法是将多测点采集到的原始振动信号直接通过SDP 将时频信号转换为极坐标图像；利用卷积神经网络（Convolution Neural Network，CNN）对两种不同方式的SDP图像进行识别分类。通过行星齿轮箱故障实验台验证，结果表明时频融合能够更有效地实现故障诊断且分类准确率高达98.5 %。

以某型号离心风机为研究对象，保留相关结构细节特征，建立三维有限元模型。基于CFD (ComputationalFluid Dynamics) 软件采用雷诺时均法对其内部流场开展稳态计算，并采用声类比积分法对风机的气动噪声进行预测。通过气动性能以及辐射噪声的试验测试和仿真结果对比来验证仿真模型的有效性。由宽频噪声模型分析可知，离心风机噪声源位置主要集中于叶片以及蜗舌附近。考虑到工程用离心风机结构改型成本较高，对叶片进行穿孔二次设计，提出一种优化的穿孔方案，探讨叶片穿孔对离心风机气动性能以及噪声声压级的影响。研究结果表明，优化后的叶片穿孔设计可降低叶片表面的压力脉动进而减少离心风机气动噪声，所提出的设计方案可使风机噪声总声压级降低2.64 dB。

随着城市轨道交通曲线段线路增多，曲线轨道的环境振动问题逐渐引发社会关注。以曲线整体式轨道为例，利用双重傅里叶变换和围道积分推导移动简谐荷载下曲线轨道的挠度响应解答，研究曲线轨道的频散特性及空间振动特性。研究表明，曲线轨道的自振频率与频散曲线的最小频率接近，约等于单自由度质量-弹簧系统的自振频率计算值。当扣件阻尼为欠阻尼时，轨道挠度随荷载频率升高先增大后减少，最大值在自振频率位置，当扣件阻尼过大时，轨道挠度随频率升高不断减少。在满足曲线轨道最小曲线半径的要求下，列车速度对曲线轨道竖向挠度的影响很小，径向挠度则随列车速度的增加先减小后增大，存在一个理想车速使得径向挠度为零。增加曲线半径对竖向挠度无影响，但会引起原理想车速范围内径向挠度增大和最大扭转角值减少，增加超高角对竖向挠度也无影响但可以有效减少径向挠度。研究对于曲线轨道的减振设计具有一定的参考价值。

在飞机飞越噪声地面试验中，噪声测量受地面对声波散射的较大影响。为修正地面对飞越噪声测量的影响，开展飞行试验对飞越噪声自由场声压级测试技术的研究。首先，进行地面对飞机飞越噪声传播的影响分析，推导获取自由场声压级的修正方法，仿真分析影响因素。随后，设计三类可消除地面影响获得自由场声压级的飞越噪声测试方案，应用于某大型运输类民机的飞越噪声测试飞行试验，分析测试方案的适用性。试验结果表明，地面对飞越噪声测量有不可忽略的影响，提出的噪声测量方案均能在一定的宽频带内取得自由场声压级，其中采用带有声学硬反射面的传声器布置方式，在中低频段的宽频带的自由场声压级修正量约为+6 dB，采用加高布置传声器的方式在中高频段的自由场声压级修正量约为+2.8 dB，据此可简便、可靠地得到飞越噪声的自由场声压级，而针对不同的试验条件，需采用与之相适应的测量方法。

电梯轿厢运行时，电梯井道相邻居室内会产生明显的振动与噪声，严重影响居民舒适感，降低建筑物正常使用性能。以某高层住宅为研究对象，将电梯轿厢简化为6 自由度多体动力学模型，建立结构振动精细化模型，考虑轿厢、导靴和导轨之间的耦合效应，基于分离迭代法求解得到结构振动响应，通过对比实测数据验证所建模型的准确性。根据真实的客厅几何形状建立声学有限元模型，将振动模型计算得到的各面板振动速度作为声学有限元的边界条件，计算居室声场内关键点声压。并分析电梯轿厢载重、运行速度以及电梯运行楼层数等电梯运行系统参数的变化对居室内振动与二次噪声的影响。最后基于振源特性与建筑的结构特征对室内振动和噪声敏感点进行评价。结果表明：随着运行楼层和轿厢速度的增加，住户室内振动和噪声在主频段均有所增加；与井道共用的墙体噪声贡献值最大，可以通过减小该处的振动来有效降低室内的二次噪声声压级。

现代舰船机电设备多采用大型浮筏隔振系统进行动力设备的隔振与冲击隔离。基于多刚体动力学理论，建立复杂空间多刚体系统动力学方程，可以用于浮筏系统方案设计阶段的摇摆、振动与抗冲击计算。首先建立各子系统的动力学方程，再通过各子系统的组装得到整个系统的动力学方程。系统的刚度和阻尼矩阵均可以通过方向余弦矩阵R、迁移变换矩阵T等矩阵之间的基本运算得到，无须矩阵求导和方程线性化。理论推导得到的质量、刚度矩阵和阻尼矩阵与有限元法生成的质量、刚度、阻尼矩阵完全一致，验证本方法建模的准确性。在此基础上，在MATLAB环境下用App Designer 开发一款浮筏隔振系统静、动态分析软件，可对浮筏隔振系统的静力、摇摆、振动与抗冲击性能进行快速预报，结果与有限元法计算结果吻合良好。该软件有望解决浮筏隔振系统在初期设计阶段计算周期长且繁琐的难题。

燃气轮机转子系统作为燃气轮机关键部件，由于难以获取敏感故障特征导致故障诊断精度不高，影响设备的安全服役。针对以上问题，提出一种改进深度Q网络（DQN）深度强化学习燃气轮机转子系统故障诊断方法。首先，以采集的一维工况原始振动信号为输入，该DQN模型的环境状态采用故障样本集组成，转子故障类型为当前模型输入的动作集合；然后，DQN模型的智能体使用一维宽卷积神经网络（WDCNN）拟合得到Q网络，并使用ε-贪婪策略做出决策动作，反馈奖励和下一状态并存储到经验池内；智能体内采用时间差分误差（TD-error）优先经验回放，使得算法更加稳定和训练收敛；智能体与环境不断交互决策出最大奖励，输出最优策略故障诊断结果。将该模型应用于西储大学轴承数据集与燃气轮机试车台数据集中，分别达到99.2 %与98.7 %的准确率，可以用于快速有效地进行故障诊断。结果表明该改进DQN模型具有较高的故障诊断准确性与通用性。

针对麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）优化深度长短时记忆网络（Long-short Term Memory，LSTM）模型参数时存在陷入局部最优、后期收敛精度不高的问题，对SSA算法进行改进，提出一种自适应变异麻雀搜索算法（Adaptive Mutation Sparrow Search Algorithm，AMSSA）。AMSSA在SSA基础上，引入发现者和跟随者数量自适应调整策略、发现者和跟随者柯西变异策略，提高算法的寻优能力。以AMSSA为LTSM模型参数优化方法，建立变速箱故障诊断模型，并进行实验验证。结果表明：相比于SSA，AMSSA优化LSTM的诊断精度提升4 %；相比于其他3种类型优化算法，在诊断精度提升的同时耗时更短。

安装消声器是降低汽车发动机排气噪声的主要手段，其设计的合理性对降低车辆噪声具有积极意义。针对所研究的某改款车型发动机排气噪声超目标进行优化研究，在GT-Power 中建立发动机声学仿真模型，为提高仿真计算效率，提出质量流模型代替发动机模型，并使用试验数据对质量流模型进行修正。根据仿真结果，以2 800 r/min、3 000 r/min 发动机转速下二阶声压级和2 200 r/min 发动机转速下四阶声压级为优化目标，以后消声器结构参数为变量，使用modeFRONTIER软件联合质量流模型，采用modeFRONTIER软件特有的多策略pilOPT 算法对排气消声器进行多目标优化。结果表明修正后的质量流模型可以很好地提高仿真计算精度。通过modeFRONTIER进行优化设计，在特定转速2 200 r/min～3 000 r/min，关注阶次的噪声最大降低1.6 dB（A），满足降噪要求，验证优化方法的有效性得到验证，优化效率也得以提高。

针对复杂工况下单传感器对于装备故障诊断识别率低、证据缺乏、数据冗余等问题，提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine，SVM)结合D-S 证据理论的多维度特征数据融合决策故障诊断方法。首先，通过多种方法提取特征构建SVM分类器，对故障类型进行初步分类；然后，将Sigmoid 函数作为传递函数，利用SVM分类器对测试数据进行分类，获取测试样本的后验概率并得到测试样本的混淆矩阵；最后，根据混淆矩阵求出局部可信度与全局可信度，并与后验概率相结合实现基本概率分配函数赋值，通过融合计算得到最终诊断结果。实验结果表明，融合后的分类器模型对内圈故障类型分类准确率达100 %，对正常和滚珠类型分类准确率为95 %，对外圈故障分类准确率为90 %。采取多特征融合诊断相较于单一方法有较高准确率和鲁棒性，可有效降低单一特征提取所带来的不稳定性。

对某空调室外机轴流风叶尾缘进行锯齿设计，以锯齿齿高、齿角和齿间距为影响因素，以出口风量和整机噪声为评价指标进行正交试验，采用正交多项式回归分析结合差分进化算法，确定锯齿结构参数与出口风量和整机噪声的回归模型并分析其降噪性能。运用NSGA2 遗传算法对回归模型进行多目标优化，确定尾缘锯齿最佳结构。结果表明：尾缘锯齿的齿高和齿角对出口风量有显著影响，适当增大齿角有利于改善由于齿高所导致出口风量减少的情况；齿角对空调室外机整机噪声有显著影响，适当增加齿间距对噪声抑制具有一定作用；尾缘锯齿最佳结构参数为：齿高5 mm，齿角53°，齿间距9 mm，通过将优化结果与原型机对比发现其出口风量减少6.82 %，整机噪声减小3.8 dB(A)；采用最佳尾缘锯齿结构抑制低频段离散噪声效果良好，在90°方向上噪声降低最多。有关结论可为空调室外机轴流风叶优化设计提供依据。

以福建某摩天轮结构为研究对象，使用ANSYS对其进行抗风性能研究。首先，采用线性滤波法数值模拟脉动风速时程；然后，考虑在节点挡风面积的影响下，进行时域内风荷载的模拟；最后，分别在顺向风和横向风2 种荷载工况下进行摩天轮结构的风振响应时程分析。研究结果表明：摩天轮结构的中上部对风较敏感；横向风对结构的影响均符合规范要求，且最大加速度为160 mm/s2，顺向风的加速度值波动较大，在个别时刻超过200 mm/s2，超出乘坐舒适度的要求，可考虑在轿厢连接处安装阻尼器来减少振动，也可考虑实施振动控制；在顺向风的影响下，加速度值在摩天轮结构5.3 m处到38.4 m增加较快，从38.4 m处到85.4 m增加比较缓慢，这也表现出柔性结构的特点。

传动系扭振已成为影响混合动力汽车舒适性和驾驶品质的瓶颈问题，而动力源谐波扭矩是引发传动系扭转振动的关键，针对行星混联式混合动力汽车混合驱动模式下多动力源耦合驱动的特点，以研究行星齿轮传动系统的扭转振动特性为出发点，建立行星齿轮传动系扭振模型和考虑谐波激励的发动机和电机动态扭矩模型，选取混合驱动模式下整车高速匀速工况，开展四种扭矩激励模式下的传动系扭振特性仿真，研究多源谐波激励输入下的行星齿轮传动系耦合振动特性。结果表明，多源谐波扭矩会导致行星传动系输出端的平均转速降低、传动效率降低；发动机谐波扭矩引起的传动系转速波动要大于电机谐波扭矩所引起的；同时考虑发动机和电机扭矩谐波，行星齿轮耦合传动过程行星齿轮的扭转振动最为剧烈，齿圈作为行星传动的输出端，其扭振成分主要包含发动机2 阶激励和电机的6 阶、12 阶激励，电机的谐波激励成分是发动机2 阶激励的2 倍之多。随着发动机与电机输出扭矩的分配比值增大，行星耦合系统中行星架和行星轮的扭转振动角加速度均方根值呈现增大趋势，而齿圈则呈现减小的趋势。

为探明列车交会运行时城市轨道交通简支箱梁与U梁的结构振动特性，为桥梁振动控制、结构选型提供理论依据，基于有限元和多体动力学方法，建立城市轨道交通三维车桥耦合模型，对比分析不同列车运行工况下简支箱梁和U梁的振动传递规律。研究结果表明:移动荷载作用下，桥梁结构振动响应以竖向为主，且随着速度增大而增大；列车单向运行与双向等速交会运行时箱梁结构局部振动频率基本相同，但单向运行时桥梁加速度响应幅值约为等速交会运行时的1/2，而等速交会时U型梁加速度响应幅值在部分频段内有一定衰减；进行箱梁振动控制时应重点关注腹板和翼板位置的竖向振动,而进行U梁振动控制时应重点关注底板处的竖向振动和翼板处的横向振动，列车交会频繁地段可增强箱梁底板和U梁中主梁底板处竖向振动控制；在对轨道交通中的高架桥梁选型时，宜根据现场实际工况进行结构稳定性和结构噪声影响等分析。

连云港大剧院是连云港市的地标性建筑及首个文化综合体，不仅承担着该市主要的歌舞剧、芭蕾、交响乐等大型综艺演出的需求，还兼顾举行政府会议的重要功能。为满足自然声演出条件下对声场均匀度及早期反射声分布的要求，音质方案着重考虑观众厅的体型设计及室内界面的声扩散设计，并通过反射罩来提升音乐演出时厅内的混响感和亲切感。对于举行会议所要求的语言清晰度，利用电声系统加强声源指向性进而增强直达声强度的方法取得，比采用可调混响的造价要便宜许多。研究中采用ODEON软件对观众厅各项音质指标进行计算机仿真模拟，仿真结果验证音质设计方案的合理性与有效性。本工程音质设计所表达的理念对今后类似厅堂具有重要的参考借鉴作用。

在车辆测试中，基于近源测试得到的激励信号受到相邻振源的干涉，造成测量路径中的信号相关性较大，从而无法准确获得各激励源贡献。建立具有互相干涉多相关特征的系统传递模型，推导多级输入加速度间相关关系表达式，提出基于真实与计算传递函数判断干涉方向的方法，进而结合相干方法处理干涉源，获得独立源对响应目标贡献；最后，以车辆总成系统为对象，应用系统方法识别车辆振动传递路径和能量贡献，可为解决车辆测试中相关特征的振源识别提供理论和方法上的依据。

针对行星齿轮箱故障诊断中样本分布不均衡所引起的模型泛化能力差及诊断精度低等问题，采用格拉姆角场图像编码技术和深度卷积生成对抗网络相结合进行数据增强，融合AlexNet 卷积神经网络进行故障诊断。将采集到的一维振动信号转化为格拉姆角场图，按比例划分训练集与测试集，将训练集样本与随机向量输入到深度卷积生成对抗网络模型中，交替训练生成器与判别器，达到纳什平衡，生成与原始样本类似的生成样本，从而实现故障样本的增广。用原始样本与生成的增广样本训练卷积神经网络分类模型，完成行星齿轮箱的故障识别。实验结果表明，所提方法能够有效提升样本不均衡条件下的行星齿轮箱故障诊断精度，使之达到99.15 %，且能使收敛速度更快。

管道运输是我们国家综合运输体系的重要组成部分，其在流动介质的运输方面具有特殊的优势。在这类管道中液体介质为超声导波能量的泄漏提供途径，不利于后续的损伤定位研究。因此研究超声导波在充液管道中的传播特性非常必要，从探究充液管道超声导波频散方程出发，建立有限元模型研究不同液体填充量的管道响应信号的能量变化。提出基于径向基函数的概率成像算法，其中权重函数仅与损伤的位置有关而与传感器路径的方向无关。对管道中非通透圆孔损伤进行定位，周向与轴向定位精度相比传统算法均有所高。在此基础上提出基于L(0,2)模态的概率成像法，分别在两种尺寸的管道中进行损伤定位，结果表明定位精度得到大幅提升，该算法具有广阔的应用前景。

通过在中间支撑梁端部布置质量块设计多自由度动力吸振器，首先分析所设计的动力吸振器的理论模型。然后通过优化算法推导得到多自由度动力吸振器的最优频率比、最优阻尼比。最后以单自由度、2 自由度和四自由度动力吸振器为例，通过实验验证所设计的多自由度动力吸振器。理论分析与实验结果表明：对于相同质量的吸振器，四自由度动力吸振器的振动控制效果明显优于单自由度及2 自由度动力吸振器，并且其可控制频带更宽。

为探究周期蜂窝超结构在动力学减振控制方面的应用潜力，采用数值仿真分析方法，通过能带结构、模态振型、物理特性及有限阵列结构传输特性对周期蜂窝超结构的带隙特性及其形成机理开展深入分析。研究结果表明：在450 Hz以内，由硅橡胶组成的二维周期蜂窝超结构（晶格常数α 为9.8 mm）的能带结构中存在两条完全带隙，并且多条方向带隙(Γ-X)对于拓宽减振频率范围具有重要意义；具有附加连接的二维周期蜂窝结构具有更为显著的带隙特性，而且连接处使用刚性材料更有助于增强弹性波在结构中的衰减性能；无限周期结构的带隙频段和有限阵列结构的振动衰减频段具有较好的吻合性。该项工作可为结构减振设计提供新思路、新方法。

针对传统微穿孔板吸声频带较窄的问题，基于背腔分割机制和串并联并存的耦合机制，设计出不同阶数的阶梯式复合微穿孔板结构。首先，根据马氏理论和声电类比法推导出各阶复合微穿孔板的数学模型；随后，初步设定结构参数并通过comsol 有限元仿真探究该复合穿孔板结构的吸声特性；在研究的频率范围内采用遗传算法对各阶复合微穿孔板进行优化；最后将优化后结构的吸声特性与优化前的进行对比分析，得出三者优化后的最大吸声系数分别为0.99、0.97、0.99。研究结果表明，所设计的阶梯式复合微穿孔板在0～3 000 Hz范围内吸声性能要优于传统的单层及双层串联微穿孔板，其中综合吸声性能和制造成本的考量，三阶复合微穿孔板平均吸声系数可达到0.88，吸声效果最佳。

为降低有轨电车弹性车轮噪声，设计一款弹性车轮用降噪板。首先，使用ANSYS有限元软件对弹性车轮动态特性进行仿真分析，得到其模态参数并确定四种降噪板设计方案。然后通过仿真选出最佳方案，制作实物，并在半消声室进行对比试验。实验室条件落球激励下，主要关注模态（0,3）的阻尼比增幅达到233 %，激励点的振动加速度级减少3.4 dB，模态辐射噪声减少3.5 dB(A)；降噪板对径向模态的平均降噪值达到2 dB(A)，对轴向模态的平均降噪值达到9.66 dB(A)。研究结果表明：阻尼层厚度为1.5 mm、约束层厚度为1 mm的交错约束阻尼结构的降噪板有着最好的减振效果，该降噪板对弹性车轮的轴向模态的振动和声辐射有着明显的抑制作用，预计能有效降低有轨电车的曲线啸叫。

为探讨小净距隧道爆破振动影响范围和程度，依托实际工程建立小净距双隧道爆破数值分析模型，对比分析不同爆破荷载计算公式下围岩位移变形以及振动速度，研究爆破荷载计算公式的合理选择，分析爆破过程中的超挖风险，提出一种简便的布孔设计方法，并依此进行数值仿真对比分析，验证该方法的有效性。对比分析表明：建立的多孔爆破数值模型能够较好地仿真隧道多孔爆破开挖振动速度的演化规律，所提出的简便多爆孔同心圆布孔方案可确定更为精确的爆破当量。研究成果可为相关的城市隧道爆破开挖需要进行振动控制的况提供设计参考。

针对行星齿轮在恒速、恒负载条件下局部断齿故障难以分析的问题，以行星齿轮传动系统为研究对象，利用能量法建立正常及具有局部断齿故障的齿轮刚度激励模型，通过改变齿轮断齿的长度求得在该条件下的刚度激励并进行对比分析，从而明确故障发生的机理；考虑行星齿轮刚度激励及啮合相位的影响，利用集中参数理论（Lumped Parameter Theory，LPT）建立相应的动力学模型；将求得的刚度激励代入建立的行星齿轮动力学模型，同时在MATLAB中利用自带的ode15s 求解器进行求解。最后针对太阳轮y 向振动的时域图像及其Fourier 变换的频域图像进行分析，得出系统在出现不同程度的故障时的状态变化。该方法可较为准确地判断系统是否存在断齿故障以及断齿故障的严重程度。

滚动轴承作为机械系统中非常重要的部件之一，其剩余使用寿命的精确预测对系统保障具有重大意义。针对单个特征参量对滚动轴承性能退化过程表征的片面性与局限性，提出一种基于相似度特征融合、卷积神经网络的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。通过计算时域和频域特征的时间序列与对应时间矢量的皮尔逊相关系数，构造相似度特征，再基于单调性和趋势性对特征进行敏感特征筛选，采用主成分分析法对筛选所得特征进行融合，构建健康指标，将其输入一维卷积神经网络退化模型进行训练，实现对轴承剩余寿命的预测。实例验证，与传统模型相比，该方法有更低的预测误差，对轴承的剩余寿命预测效果较好。