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马腾

作品数：11 被引量：89H指数：7
供职机构：天津大学机械工程学院内燃机燃烧学国家重点实验室更多>>
发文基金：国家科技支撑计划国家重点实验室开放基金天津市自然科学基金更多>>
相关领域：机械工程动力工程及工程热物理交通运输工程环境科学与工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 11篇中文期刊文章

领域

  • 6篇机械工程
  • 6篇动力工程及工...
  • 2篇交通运输工程
  • 1篇环境科学与工...
  • 1篇一般工业技术
  • 1篇理学

主题

  • 3篇振动
  • 3篇振动信号
  • 3篇柴油
  • 3篇柴油机
  • 2篇联合仿真
  • 2篇减振
  • 2篇故障诊断
  • 2篇仿真
  • 2篇爆震
  • 2篇变分
  • 2篇车辆
  • 1篇弹流
  • 1篇电动
  • 1篇电动汽车
  • 1篇电机
  • 1篇动力学模型
  • 1篇多目标
  • 1篇多目标优化
  • 1篇信号
  • 1篇信号处理

机构

  • 11篇天津大学
  • 2篇天津市内燃机...
  • 2篇潍柴动力股份...
  • 1篇山推工程机械...

作者

  • 11篇毕凤荣
  • 11篇马腾
  • 3篇杨晓
  • 1篇马小强
  • 1篇张剑
  • 1篇刘春朝
  • 1篇田从丰
  • 1篇张立鹏
  • 1篇黄宇
  • 1篇李琳

传媒

  • 3篇振动．测试与...
  • 3篇机械科学与技...
  • 2篇振动与冲击
  • 1篇内燃机工程
  • 1篇天津大学学报...
  • 1篇内燃机与动力...

年份

  • 2篇2021
  • 3篇2020
  • 1篇2019
  • 4篇2018
  • 1篇2017
共 11 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
CEEMD在汽油机爆震特征诊断中的应用
2018年
为改善经验模态分解(EMD)的模态混叠问题与集合经验模态分解(EEMD)的白噪声不能被完全中和的问题,提出选择利用补充集合经验模态分解(CEEMD)进行爆震诊断的方法;利用CEEMD算法对实际爆震信号进行分解,并与滤波方法与小波变换方法计算结果进行对比,结果表明:CEEMD相对EEMD算法的白噪声残余更少,其重构信号更加准确,特征分量中的丢失的信息成分更少,对于爆震强度的判定将更加准确,CEEMD分解结果爆震峰值更加明显,可以准确识别出发动机多个气缸的爆震特征。提出一种基于样本熵的爆震特征参数,对爆震窗口选择依赖性小,计算验证结果显示与传统的Siemens VDO算法结果有较好的一致性。
郭圣刚毕凤荣李鑫马腾
关键词：汽油机故障诊断
采用3-RCC型并联机构的车辆座椅悬架多维减振被引量：1
2021年
非道路车辆由于经常行驶在非铺装路面上,在行驶过程中会因路面不平、加速减速和转弯变向等情况受到多个方向的冲击振动,且这类车辆的座椅悬架不能有效地衰减此类冲击振动,而目前对于座椅悬架减振的研究多集中在被动减振与垂直方向减振,多维协同主动减振的研究相对较少。为此选用可衰减多维振动的3-RCC并联机构为座椅悬架系统,在ADAMS搭建3-RCC悬架模型的虚拟样机,并且结合主动控制原理,在MATLAB/Simulink搭建控制器,进行ADAMS与MATLAB联合仿真。仿真结果表明,3-RCC座椅悬架可实现多维协同减振,并且通过结合主动控制原理,进一步提升了驾驶员的乘坐舒适性。
王杰毕凤荣XU Wang马腾孙浩轩
关键词：座椅悬架减振联合仿真
基于EEMD-HT与LSSVM的柴油机辐射噪声品质预测技术被引量：5
2017年
为了预测柴油机辐射噪声品质,采用基于集总经验模态分解(EEMD)、希尔伯特变换(HT)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的柴油机辐射噪声品质预测方法.该方法先采集柴油机辐射噪声信号,进行滤波和EEMD,再用HT得到相应的特征模态函数(IMF)分量的瞬时频率并对其进行临界频率带计权,最后计算其能量得到声音信号特征作为输入;用等级评分法对柴油机辐射噪声进行主观评价试验,把主观评价值作为输出;利用LSSVM训练得到预测模型.同时,以心理声学客观参数作为LSSVM的输入,建立另一个预测模型.分别用两个预测模型进行预测,结果表明基于EEMD-HT与LSSVM的柴油机辐射噪声品质预测模型具有更高的声品质预测精度,即更加接近人的主观感受.
毕凤荣李琳张剑马腾
关键词：辐射噪声声品质希尔伯特变换最小二乘支持向量机
基于热弹流模型的柴油机连杆小头轴承润滑研究被引量：10
2018年
以某直列6缸柴油机为研究对象,建立活塞销-连杆-曲柄销柔性多体动力学分析模型。基于热弹性流体动力学(TEHD)润滑和微凸峰接触理论,建立连杆小头轴承的TEHD模型,分析了热负荷影响下轴承间隙和表面粗糙度对润滑性的影响规律。研究结果表明:计及热负荷影响,轴承最大油膜压力增加7.5%,最小油膜厚度降低8.1%,摩擦功耗增加10.1%,粗糙峰接触增加6.0%,轴承产生温升现象,最大温升为20.1℃;轴承间隙增加,轴承最大油膜压力增幅提高50%,最小油膜厚度减幅保持不变;表面粗糙度增加,轴承最大油膜压力增幅提高50%,最小油膜厚度减幅缩小55%。该热弹流模型研究方法为动力机械热负荷条件下摩擦副失效机理分析提供了一种可行的途径,研究结果对摩擦副滑动轴承加工精度制定具有一定的指导作用。
毕凤荣刘博刘春朝田从丰李鑫马腾
关键词：轴承润滑热负荷柴油机
纯电动汽车的复合制动系统多目标控制研究被引量：8
2020年
以电动汽车的复合制动系统作为研究对象,设计并优化了其转矩分配控制策略。为了使汽车在制动时能同时满足制动稳定性和提高制动回收率的多目标需求,采用了带精英策略的多目标优化算法(NSGA-Ⅱ)进行优化求解,针对其帕累托解集的决策过程提出基于模糊控制的改造理想解法选择最优方案,利用Simulink-Cruise联合仿真的方式进行了电动汽车的模拟计算。仿真结果验证了所提决策方法相较于其他决策方法更加符合实际的制动需求。
邢志伟毕凤荣马小强马腾马腾黄宇
关键词：电动汽车复合制动多目标优化联合仿真
小型柴油发电机组隔声罩结构优化设计研究被引量：10
2018年
采用实验手段研究了小型柴油发电机组的噪声源和噪声特性,对不同频率范围的噪声提出了具体可行的隔声罩结构优化措施。针对结构隔声量,分析板结构质量是影响隔声罩隔声量的主要因素,采用拓扑优化方法进行优化设计,使1 000 Hz频率以下噪声隔声量达13.16 d B(A);对隔声罩通风口处的声能泄露,确定中高频噪声为噪声控制主要目标,在考虑管道内存在高次波传播的情况下,分析管道隔板位置和大小对传递损失的影响,采用遗传算法设计和优化通风管道结构,减少高次波的传播,使1 000 Hz^3 500 Hz频率范围内噪声传递损失达30.3 d B(A)。通过以上措施,小型柴油发电机组7 m处的噪声降低至60.7 d B(A)。
毕凤荣杨晓马腾
关键词：柴油发电机组噪声控制结构优化遗传算法
基于MRE的变刚度变阻尼减振器设计研究被引量：11
2019年
针对磁流变弹性体材料的变刚度及变阻尼特性,将其成功应用于半主动控制减振器研究中。设计专用磁场发生夹具,制备了具有良好磁流变效应的磁流变弹性体材料,并对其力学性能参数进行测试;根据磁流变弹性体材料在挤压工作模式和剪切工作模式的特性,设计了刚度、阻尼均可变化的减振器,并利用有限元软件对该设计方案进行电磁场仿真分析;试制减振器原理样机,在INSTRON万能拉压试验机上,测试其在不同磁感应强度下的变刚度变阻尼特性。试验结果表明:在模拟半主动控制策略下其动刚度变化最大可达55.4%,阻尼变化可达214.3%,证明了该设计方案的可行性。
毕凤荣曹荣康Xu Wang马腾
关键词：磁流变弹性体减振器变刚度半主动控制
车辆半主动座椅悬架自适应模糊滑模控制被引量：14
2021年
针对含有人体模型的五自由度半主动座椅悬架系统,设计一种基于趋近率的滑模控制器。通过引入自适应控制算法,对系统模型简化过程中产生的扰动及外界干扰进行估计,并在简化模型的基础上采用模糊算法,对滑模控制中趋近速率参数进行优化,在保证趋近速率的同时,提高系统的鲁棒性;采用双曲正切函数替代切换项中的符号函数使得系统在切换过程中更加连续,有效降低滑模控制中的抖振问题;根据Lyapunov稳定判据证明了系统的鲁棒稳定性。数值仿真表明,采用该控制器的座椅悬架较采用PID控制及被动控制的座椅悬架减振效果得到了明显改善,C级路面上时座椅悬架振动加速度值相较于PID控制与被动控制的座椅悬架分别下降25.1%与57.2%,冲击工况下分别下降16.9%与63.7%,并具有较好的跟踪性能。
吕振鹏毕凤荣XU Wang马腾邢志伟
关键词：滑模控制自适应控制模糊逻辑
基于变模式分解的爆震特征识别方法被引量：9
2018年
基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)算法因递归分解模式所造成的固有缺陷,将使用变分原理进行分解的变模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)算法引入到爆震识别领域,发现VMD算法对比EMD算法有较高的计算效率与准确性,而且表现出了较好的鲁棒性,更加适合于在混有强烈背景噪声的缸盖振动信号中提取爆震特征。在此基础上,针对VMD算法分解层数需要手动选择的缺点,利用各阶分量的中心频率之差,提出了一种可以自适应选择VMD分解层数的方法。这种方法的思路为利用VMD算法对信号从一个较小的层数开始进行分解,逐个增加分解层数,直至各阶分量中心频率差值满足预先设定的阈值为止,即可得到最佳分解结果。经实验数据验证与对比,结果显示了这种方法的优越性。
毕凤荣李鑫马腾
关键词：发动机爆震振动信号故障诊断
基于VMD与KFCM的柴油机故障诊断算法被引量：17
2020年
针对柴油机的故障诊断问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)与核模糊C均值聚类算法(kernel fuzzy C-means clustering,简称KFCM)联合的故障诊断方法。首先,针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行了自适应优化;然后,从优化VMD算法的分解结果中选取3个关键分量计算最大奇异值,并将其作为3维的特征向量输入KFCM算法中进行分类识别;最后,对仿真信号以及某型柴油机的模拟故障实验信号使用优化VMD、传统VMD和经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法分别进行分解与识别。结果表明,笔者提出的方法明显改善了模态混叠现象,提高了模式识别的诊断正确率,提出的联合算法具有更好的应用前景。
毕凤荣汤代杰张立鹏李鑫马腾杨晓
关键词：柴油机振动信号
全选 清除 导出
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