针对传输路径复杂和强噪声干扰条件下滚动轴承故障信号信噪比低、微弱故障特征难以提取的问题，提出一种将参数优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）与最大相关峭度解卷积（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution, MCKD）相结合的滚动轴承微弱故障特征提取方法。首先，利用经麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）优化的VMD对故障信号进行自适应分解，构建加权峭度指标以筛选有效模态分量；然后对有效模态分量利用经SSA优化后的MCKD进行增强；最后，对增强后的信号进行包络解调分析，提取出轴承故障特征频率。实验和工程实际案例分析表明，所提出的方法能够自适应增强轴承信号中的微弱冲击成分，有效提取出强噪声背景下的滚动轴承微弱故障特征。

以一台2.5 kW切向聚磁型并联结构混合励磁电机为研究对象，研究切向聚磁型并联结构混合励磁电机磁极偏心对电机振动噪声的影响。根据电机电磁振动噪声相关理论，建立磁极偏心切向聚磁型并联结构混合励磁电机模型，采用磁极偏心优化其气隙磁密畸变率和电磁噪声，分析该电机在优化前后径向电磁力的阶次、频率特征，并对该电机的定子进行模态分析，利用ANSYSWorkbench 仿真平台搭建电机振动噪声耦合模型，计算优化前后电机的振动响应与噪声变化。结果表明：采用磁极偏心能有效优化电机气隙磁密和电磁力密度，气隙磁密谐波畸变率显著下降，电磁力(16,4 f1)分量幅值减小74 %，从而可达到抑制电机振动噪声的目的。

将浮动基Stewart 平台作为振动控制作动装置，串联在卫星平台与空间大柔性体之间，并设计积分加速度反馈和积分力反馈控制器来抑制柔性体振动。对比分析采用被动阻尼、积分加速度反馈、积分力反馈振动抑制方法时柔性体与卫星本体之间的位移传递特性。通过计算系统各阶模态下Stewart 平台的模态应变能比例，明确Stewart 对柔性体低阶模态振动抑制效果好于对高阶模态振动抑制效果，并分析不同控制策略下系统稳定性，给出最佳振动控制增益。建立“卫星本体-Stewart 平台-柔性太阳阵”的Adams模型，研究太阳阵受瞬态激励和姿态机动工况下，分别采用积分加速度反馈和积分力反馈时Stewart 平台的振动抑制能力。结果表明，将Stewart 平台作为主动作动装置，对于冲击扰动引起的低频柔性振动具有显著抑制作用，且积分力反馈的振动抑制效果优于积分加速度反馈。

以地铁线路的普通整体道床、Ⅲ型减振扣件、聚氨酯减振垫和钢弹簧浮置板轨道为研究对象，通过现场行车振动测试对比分析不同减振措施下轨道结构的减振效果，同时利用锤击试验研究不同减振措施下轨道结构的频响特征和衰减特性。结果表明：4 种类型轨道的钢轨振动加速度相差不大，钢弹簧浮置板轨道的隧道壁振动加速度最小；各种轨道的高频减振效果均好于低频减振效果，Ⅲ型减振扣件、聚氨酯减振垫和钢弹簧浮置板分别使隧道壁振动降低2.9 dB、13.7 dB和22.4 dB；减振扣件刚度减小导致钢轨共振频率明显减小，对沿钢轨纵向传播的振动衰减能力降低；聚氨酯减振垫和钢弹簧浮置板轨道钢轨频响特征与振动衰减特性的变化规律具有一致性。

提出一种基于自适应变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）与广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network，GRNN）的故障诊断方法，有效解决转子系统振动信号特征提取与复合故障模式识别的问题。首先通过VMD将采集到的原始信号自适应分解为一系列的内涵模态分量（Intrinsic Mode Functions，IMF），然后根据相关系数-峭度准则选取IMF 分量进行信号重构。最后获取重构信号的精细复合多尺度散布熵（Refined Composite Multiscale Dispersion Entropy，RCMDE）、均方根以及重心频率构成特征向量集，输入到GRNN神经网络进行训练和故障模式识别。数值仿真与故障模拟实验结果表明：采用基于自适应VMD与GRNN神经网络的方法可有效识别转子系统中的多故障模式。

针对传统故障诊断模型存在尺寸大、抗噪性能不佳、检测时间长、不适用于在线实时诊断的问题，提出一种基于压缩扩张深度可分离卷积神经网络(Squeeze and Expand Depth Separable Convolutional Neural Network，SEDSCNN)的轴承故障诊断方法，利用深度可分离卷积层和全局平均池化层代替标准卷积层和全连接层，以降低模型参数数量及运算量；引入Dropout 层，以提高模型抗噪能力和避免发生过拟合。设计基于Jetson Nano 和由信号采集处理电路构成的嵌入式系统。采用模型尺寸、诊断时间、诊断精度作为评价指标对模型进行评估，试验结果表明：该模型能够快速、准确地实现电机轴承故障实时诊断，诊断精度高达99.9 %；与传统故障诊断方法相比，所提方法更轻量化，具有更好的抗噪能力和更快的诊断速度。

针对铁路小半径曲线钢轨病害实施个性化钢轨廓形打磨，定期观测打磨后线路状态，通过钢轨廓形采集及轨面状态分析，结合车辆-轨道动力学模型对钢轨打磨效果进行评价，探讨钢轨廓形保持水平及合理养护周期。研究结果表明：个性化钢轨廓形打磨后，轮轨接触关系得到显著改善，算例中车体横向加速度、垂向加速度、轮轨横向力分别降低9.58 %、8.09 %、15.81 %；轮轨磨耗指数降低22.99 %，有效降低钢轨磨耗速率，延长使用寿命。在打磨12 个月后，各项动力学指标表现仍优于打磨前，验证个性化钢轨廓形打磨是可行的。随着打磨后通过总重的增加，12 个月左右钢轨表面开始出现病害并快速发展，廓形产生较为明显的磨耗，建议将此时线路通过总重所经历的时间作为钢轨廓形的打磨周期。

由于工况变化，机械设备在运行过程中相应的状态监控信号也呈非平稳性。时频分析技术作为处理非平稳信号的有效工具在机械故障诊断应用中起着重要作用。针对2 阶同步压缩变换（Second-order Synchrosqueezing Transform，SST2）时频分析技术存在的时频分布能量发散问题，利用SST2 局部最大时频系数位置构建局部最大值估计算子，将短时傅里叶变换结果（Short-time Fourier Transform，STFT）的时频能量进行重排。结果表明，局部最大值估算算子能够有效增强SST2 时频分布的能量集中度，该方法不仅能更准确的捕捉非平稳信号中的时变信息，同时能获得能量更集中的时频分布，减少噪声对时频分布图谱的干扰。通过一组数值仿真信号与一组变速轴承故障实验数据分析验证了该方法的有效性，并结合阶次分析方法实现变工况滚动轴承故障诊断。

为了更高效分析轨道交通中的振动、噪声起因和传播，需合理构建轨道中离散支撑连续梁结构的动力学模型。在求解这类梁结构的自由振动问题时，常规解法以各阶单跨梁振型为基底函数利用里兹法求解固有特性，然后根据态叠加法求解不同外激励下的响应。但在轨道长度不足和非周期支撑时，该方法中振型函数不能反映其离散支座特性。通过拆分连续梁为多个含弹性约束欧拉-伯努利梁，并给出梁段连接节点处的动平衡方程，得到多段梁固有频率的解析型方程组，从而求解出更符合实际的振型函数以及固有频率。进一步对比有限元模拟结果，验证所提方法的精确性，表明其在振动优化和模态分析方面具有较好的参考价值。

以复合材料层合板的声辐射为研究对象，基于分层理论建立复合材料层合板有限元模型，获得复合材料层合板的固有振动特性；进一步基于声辐射模态理论，采用振动模态与声辐射模态耦合分析方法，考察铺设角度、铺设方式、铺层数量、边界条件等因素对层合板声辐射特性的影响，分别进行层合板的振声能量转化定性、定量分析。计算分析结果表明：（1）铺层角度对层合板声辐射影响较大，特别是对于单向铺设的情况，在(1,1)模态频率处铺设角度越大辐射效率越高，而在(3,1)模态频率处铺设角度越大辐射效率越低；（2）在单向、对称、反对称3 种铺设方式中，单向铺设的声辐射能力最弱，反对称铺设的声辐射能力最强；（3）铺层数量增加、边界约束增强均能提高板的声辐射能力。

针对变电站50 Hz的超低频噪声较难控制的特点，设计一种半主动式薄膜型声学超材料，通过仿真模拟计算其隔声特性。该材料以钕铁硼磁铁作为中心质量块负载于边界固定的橡胶薄膜上，并装配通电螺线管作为半主动控制系统。通过仿真模拟及数值分析手段对其隔声特性进行研究。通过改变电流强度准确控制中心钕铁硼磁铁质量块的受力，最终改变薄膜张力，实现隔声峰频率的控制，与一般的薄膜声学超材料相比，其具有缓解薄膜材料疲劳等优点；并对薄膜厚度以及质量块厚度、大小对薄膜型声学超材料声学特性的影响进行研究。仿真结果表明：该材料对于50 Hz的超低频噪声隔声量达到130 dB，具有优良的隔声性能。

：基于非局部连续介质理论，应用哈密顿原理建立轴向磁场作用下黏弹性基体中固支输流单层碳纳米管（Single-walled Carbon Nanotube，SWCNT）系统振动微分方程，应用微分变换法( Differential Transformation Method，DTM )求解该振动方程，着重研究黏弹性基体、轴向磁场、小尺度效应耦合作用时该系统的振动稳定性问题。数值计算结果表明：输流碳纳米管无论是否嵌入黏弹性基体中，磁场的作用均能提高系统的稳定性，而小尺度系数的增加则降低系统稳定性。黏弹性基体的阻尼系数加大系统的振动耗能，当阻尼系数处于较大数值时，系统振动能量迅速耗散，在管内流体流速还处于较低数值时系统即产生发散失稳现象。进一步研究表明在考虑小尺度效应、轴向磁场与基体耦合作用时，较强的轴向磁场可以降低小尺度效应、基体阻尼系数对系统的影响；即使存在小尺度效应，对于弹性系数较大的基体，其阻尼系数对振动系统的影响程度仍大大降低。

建立分数阶非线性Zener 模型描述橡胶隔振系统的力学特性，采用高阶谐波平衡法求解系统响应的近似解，并与数值方法所得结果进行比较，给出系统发生鞍结分岔的边界条件，分析参数对系统多态共存频带以及幅频响应的影响规律。研究表明：不同激励频率下的系统动力学响应存在周期运动多样性；分数阶的系数增大会导致系统主共振和超谐波共振的峰值降低；随着分数阶的阶数增大，系统主共振幅值先降低后升高，三次超谐波共振幅值降低，而更高次超谐波共振幅值先升高后降低；系统在超低频区也存在有效隔振的情况，考虑高次超谐波响应的隔振性能与实际情况更为接近。

随着高科技电子产业的蓬勃发展，车辆行驶对高科技电子厂房产生的微振动影响逐渐引起人们的关注。为研究交通荷载作用下不同场地的振动响应及衰减规律，对上海、北京、太原3 个场地进行振动原位测试和分析。研究发现：相同振源在不同场地引起的振动响应及衰减速度不同，场地土越软，引起的振动响应越大，地面振动衰减速度越慢；频谱峰值对应频率随场地土硬度增大逐渐增大；高频信号振动衰减速度大于低频信号，低频信号传播距离较高频信号更远。在卡车以20 km/h 车速行驶工况下，中软土、中硬土场地距路中心60 m以后的测点场地振动水平低于VCD水平，适于布置电子厂房。对于软弱土场地，距路中心150 m的测点场地振动水平依然大于VC-D水平，需要考虑低频振动隔振。

声学黑洞结构是一种弹性波操控结构，利用它可以实现对弹性波的减振降噪和能量回收。为了探究按照一定方式排列组合的声学黑洞结构的减振特性，设计4 种方案的声学黑洞板结构。采用有限元法进行谐响应分析，提取不同频率下的振动速度级曲线；进行瞬态分析，提取结构上的振动功率流分布。并对比不同方案板结构的减振特性。结果表明：声学黑洞组合体结构具有良好的能量聚集效应，在一定的频率范围内，其减振效果优于其他声学黑洞结构，研究为新型声学黑洞的结构设计提供一种新思路。

风电机组主传动链故障是影响风电机组年运行时间的主要故障类型，提高其诊断精度是确保风电场稳定可靠运行的关键。为提升风电机组主传动链故障诊断精度，在主传动链上增加高频振动监测系统对其振动信号进行精细化分析。由于分别根据高频振动监测信号与风电机组数据采集与监视控制系统(Supervisory Control and Data Acquisition，SCADA)实时监测信号独立进行故障诊断时，难以发现风电机组主传动链的早期故障。为此，提出一种基于3 类数据源融合的智能故障诊断方法，通过融合SCADA实时监测系统振动数据、非振动数据和振动监测系统振动数据3 类不同时间尺度数据，建立基于自编码网络的典型故障分层诊断模型。实际诊断案例表明，基于3 类数据源融合的典型故障分层诊断模型可准确定位风电机组的典型故障。

对含有干摩擦的双层非线性隔振器进行无谐振理论分析与试验研究。首先建立含有干摩擦的二自由度非线性动力学模型来描述非线性隔振系统，运用平均法求解二自由度模型的响应，并对其进行解锁分析，得到解锁前后系统的绝对位移传递率曲线；然后分析隔振系统中底层库仑摩擦阻尼、上层迟滞干摩擦阻尼以及上下层质量比等参数对隔振系统性能的影响；最后通过设计双层隔振系统试验，验证了理论分析的准确性。理论分析与试验结果可以被用来指导双层无谐振隔振器的设计。

大部分城市区域居住环境为2 类声功能区，昼间声级在60 dB以内，尽管能被2 类区中大部分人接受，但还有部分人在该类声环境中有烦恼的感觉，这被称为“达标仍烦恼”现象。为了找出该现象背后的声学原理，即人群的烦恼度与等效A声级以及其他声学特征的内在联系，从人群主观感知角度出发，针对人口、交通密集型城市开放空间“达标仍烦恼”区域声环境质量评价开展研究，拓展现有单一A声级评价指标，确定“达标仍烦恼”区域的声级区间以及影响该区域声环境质量评价的“烦恼指标”。基于对上海市整体开放空间声环境主观满意度评价结果中的烦恼度区间划分，结合前期研究得到的5 个独立声环境客观特征参量：等效连续A声级A、噪声中值与环境本底值的差值L50-L90、A声级与C声级的差值LC-LA、波动度F 以及尖锐度S 等，得到城市“达标仍烦恼”区域LA的区间，即LA∈[53.6，60]，并构建上海市2 类声环境功能区“达标仍烦恼”区域“特征参量-主观满意度”样本集。进而，采用Pearson 相关系数定量评估5 种特征量对人群声主观感知的影响，筛选出3 个“有效特征参量”：LA、L50-L90以及S，并基于其与满意度Sat 的相关系数，计算出它们影响“主观满意度”的权重系数为0.46，0.41 以及0.14。研究结果表明，城市整体声环境质量主观评价“有效特征参量”适用于“达标仍烦恼”区域，其中，LA和L50-L90是影响“达标仍烦恼”区域声环境质量的“烦恼指标”，在该烦恼声级区间[53.6，60]内，L50-L90指标对人群主观烦恼度的影响程度与LA相当。研究可为城市“达标仍烦恼”区域声环境质量的精准评估和管控提供有效的技术支持，并且可为后期在LA难以被进一步降低的情况下，通过降低区域声环境的L50-L90改善该类区域声环境质量指出研究方向。

以铁路钢轨扣件e 形弹条为研究对象，运用有限元仿真和锤击试验方法对组装状态下弹条动态性能进行研究，随后对弹条进行结构及材料优化形成空心阻尼弹条。通过对原弹条进行强度应力和动态特性分析，弹条组装工作状态下模态试验与模态仿真前3 阶固有频率误差分别为2.2 %、1.8 %、4.9 %，仿真模型的有效性得到验证；改进后的空心阻尼弹条对影响弹条共振疲劳损伤的第三阶固有频率从原来DI 弹条的747 Hz 提高到940 Hz，固有频率提高25.8 %，且避开地铁钢轨波磨段750 Hz左右的激励频率；同时对应的阻尼弹条其阻尼损耗因子相对原弹条提高92 %，大大地降低弹条共振峰值响应，能够有效地提高弹条疲劳寿命。

以西安某拟建数据中心为例，开展地铁列车运行对数据中心机房设备的振动影响评价。以“振源-传播途径-受振体”为基线，采用实测与数值计算相结合的研究方法。首先，开展场地自由衰减特性测试，获取地铁列车振动沿场地的传播规律；其次，在拟建建筑物场地边界距离地铁线路最近处布置测点，获取过车时的振动响应；然后，建立拟建建筑物结构有限元模型，获取其主要动力特性；最后，以场地实测加速度作为输入，采用一致激励法进行结构的车致振动响应计算，并对建筑物内精密设备的振动影响进行预测与评价。研究表明：（1）地铁列车运行时该数据中心机房设备振动达标；（2）地铁列车振动主频集中在31.5 Hz～80 Hz；在31.5 Hz以下的中低频段，场地表现出明显的整体振动特点；在31.5 Hz以上的中高频段，地面高频振动分量随距离迅速衰减；（3）会车工况与近轨工况地面监测结果接近，说明近轨列车振动能级显著大于远轨，会车时振动能量较近轨列车增加不明显。研究思路可为此类结构的振动分析和减隔振设计提供参考。

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。

声学黑洞结构通过使结构厚度按幂率渐变，改变结构阻抗从而调控弯曲波在结构中的波长和波速，可实现能量在黑洞区域的聚集和耗散。目前关于声学黑洞结构的研究主要是针对嵌入式声学黑洞，基于周期声学黑洞结构在部分频带良好的减振特性，将带阻尼层的周期声学黑洞梁贴敷在薄板上，提升薄板的减振效果并起到加强板刚度的作用。采用有限元法研究带周期声学黑洞梁的板架结构的减振效果，并将其基于敷设阻尼层和黑洞梁材料进行对比分析。结果表明，含声学黑洞梁能明显削弱振动速度传递响应，较好抑制板的振动；敷设阻尼层能增强对板减振效果，且适当增加黑洞梁数量能提升结构抑振性能；钢质梁较铝质梁刚度更大，能进一步增加板架结构的抑制带宽和增强抑制效果。

轨道交通具有运载量大、次数多等优点，而这也给其结构的服役安全性带来一定挑战。轨道结构在长期运营后可能出现扣件松动、失效等情况，造成列车通过时的响应增大，影响其抗疲劳性能，甚至危及列车的运营安全性。为研究扣件失效对于地铁列车-轨道动态性能的影响，结合有限元方法和多体动力学方法建立地铁列车－轨道结构耦合动力学模型，采用已有文献结果对其进行对比验证，进而分析不同扣件失效数量及不同地铁列车速度作用下的钢轨动态响应。结果表明：该地铁列车-轨道结构耦合动力学模型的计算结果与现有文献吻合良好，模型的准确性得到验证；不同车速下，扣件失效数量的增加在一定程度上会增大钢轨加速度；钢轨横向位移最大值并非随车速增加而增大，而是随扣件失效数量的增加而增大；钢轨垂向位移最大值均随扣件失效数量的增加而增大，为保证地铁列车运行安
全，须确保扣件失效数量不超过三个。

汽车路噪的分析与治理是NVH（Noise，Vibration And Harshness）工作的重要组成部分。由于路噪的产生机理复杂，建立机理模型较困难，故引入数据驱动方法对路噪进行研究。首先，对路噪影响因素进行剖析，界定出具有显著性的影响因素。在此基础上，运用长短时记忆神经网络算法（LSTM）揭示路噪与其影响因素间的复杂非线性关系，建立路噪预测模型。进而在粗糙沥青路面分别以40 km/h、60 km/h的车速工况采集悬架相关部件振动数据和驾驶员右耳畔噪声数据，以获得样本用于路噪模型的训练和检验。并采用Mixup 数据增强策略合成新的样本，从而使样本量不足状况得到改善。进一步，对LSTM路噪预测模型进行检验与分析，测试结果均方误差为0.076 2，表明预测效果良好，证明所提方法的有效性。同时，将BPNN、SVR与LSTM预测方法进行比较，发现LSTM路噪预测模型精度更高，泛化能力更好，从而证明该方法的优越性。

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。

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。

利用惯质单元和电磁阻尼单元代替传统调谐质量阻尼器的质量和黏性阻尼，形成电磁调谐惯质阻尼器(Electromagnetic Tuned Inerter Damper，ETID)，以单自由结构为研究对象，对ETID 的减振性能进行理论与数值计算。首先，建立单自由度-ETID耦合结构动力学方程，以被控主结构的位移峰值为优化目标，利用H∞ 范数优化理论进行参数优化，通过蒙特卡洛模式搜索法和粒子群算法两种智能算法对ETID 的频率比、电磁阻尼比和机电耦合系数进行数值优化。其次，在不同失谐频率下开展调谐参数的频域分析，研究ETID的鲁棒性。最后，在惯质比为2 %的条件下，进行多个地震波激励下的时域仿真分析，并与经典调谐质量阻尼器（Tuned Inerter mass damper，TMD）的减振性能进行对比，仿真结果表明在特定的地震作用下ETID控制效果明显，鲁棒性能良好。

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。

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。

轴承是旋转机械的基础元件，对其状态的精准监测是确保旋转机械安全、稳定、健康运行的关键。近年来，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)凭借其优异的性能，在轴承故障诊断领域中倍受学者青睐。然而，受制于成本因素，许多具有较多参数的优秀诊断方法难以直接用于工业现场。因此，借助深度可分离卷积网络(Depthwise Separable Convolutional Neural Network, DSCNN)压缩模型的参数量，然后通过知识蒸馏(KnowledgeDistillation, KD)技术保障模型的精度，以实现轻量化故障诊断的目标。在不同噪声干扰和不同训练数据量的条件下分析所提出方法的有效性。结果表明，相比于传统CNN，DSCNN+KD”的策略能够在确保模型精度的条件下将参数量降低一个数据量级，且具有较好的抗噪能力。

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。

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。

槽型梁在既有线改造中应用广泛，腹板可看作声屏障，对轮轨噪声能起到一定阻挡作用，在噪声传播路径中起到降噪的效果。针对不同边梁高度槽型梁的降噪效果进行研究，建立槽型梁二维边界元模型，以实测轮轨噪声为声源，计算其不同高度的边梁在考虑地面声反射和车厢壁反射时的声场和噪声插入损失，并与相同工况下U梁插入损失进行对比，分析边梁截面形式对轮轨噪声插入损失的影响规律。结果表明，边梁高度对其插入损失起主要作用，边梁高度越高，噪声向上传播时的夹角越小。车厢壁的反射效应会改变轮轨噪声在梁侧的分布，但对同一场点的插入损失影响不大。U梁与槽型梁的插入损失分布规律有所不同，槽型梁对桥梁下方噪声的遮挡效应更明显。

随着汽车动力性能的提升以及底盘轻量化技术的广泛应用，对整车制动效能的功能设计要求越来越高，而市场用户又高度关注行车制动过程的舒适性。因此，如何全面考虑车辆使用的工况与环境条件，如何先期控制与充分验证各项制动性能属性，是困扰目前汽车制动设计的技术难题。以某紧凑型轿车后制动器颤鸣问题为研究对象，系统介绍低频颤鸣声识别和排查分析的过程，基于简化的后制动器动力学耦合模型，提出增加卡钳与后扭梁之间连接板部件厚度的改进方案，并通过实车试验验证方案的有效性，可为解决类似的汽车制动低频噪声问题提供借鉴与参考。

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。

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 %。

针对在变转速下齿轮的故障特征提取与故障识别，提出一种基于自适应时变梳状滤波(Adaptive Timevarying Comb Filtering，ATVCF)与模糊C均值(Fuzzy C-means，FCM)聚类的故障识别方法。该方法先用ATVCF方法对变转速下的齿轮振动信号进行时变滤波，并计算滤波信号的均方根值和样本熵，以此构建特征向量矩阵；然后通过FCM对训练样本的特征向量矩阵进行分析，获取各状态下的聚类中心；最后通过计算测试样本与各聚类中心的欧式氏距离来识别测试样本的状态。采用风力机传动系统模拟故障试验台(Wind Turbine Drivetrain Diagnostic Simulator,WTDDS)的齿轮不同状态数据验证了该方法识别变转速下齿轮故障的有效性；同时，通过与直接FCM和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)-FCM方法的聚类效果对比，凸显了该方法的优越性。

稀疏贝叶斯滤波作为一种简单、新颖的滤波器，对噪声中的步进动态具有较好鲁棒性。同时，该滤波器引入一种L1 正则化，其稀疏解可通过标准凸优化方法快速获得，因此它也具有较高的运算效率。但是在原始的稀疏贝叶斯滤波中，正则化参数必须提前设定，而该种参数的选择主要依靠人为经验，这就可能导致所选择的参数无法满足要求。针对现有不足，提出一种基于樽海鞘群优化算法的自适应稀疏贝叶斯滤波的轴承故障提取方法。该种自适应滤波方法采用轴承故障信号的包络谱峭度和负熵为目标函数选择最优的正则化参数，从而得到最优的滤波信号。最后通过包络分析得到轴承故障特征频率。通过模拟数据和真实数据证明该方法的有效性和优越性。

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。