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[振动沙龙第五期] 讨论问题汇总

2010-8-18 21:10| 发布者: aspen| 查看: 1474| 评论: 4

摘要: 前言:首先我要说明,数据只是个趋势,并不能绝对反映本质 我们在做试验的时候主要是寻找问题,找出问题的发生原因,寻找合适的方法解决问题,然后就是等用户反映,主要的东西我还是希望大家看看我写的那个文档。 ...
前言:首先我要说明,数据只是个趋势,并不能绝对反映本质
我们在做试验的时候主要是寻找问题,找出问题的发生原因,寻找合适的方法解决问题,然后就是等用户反映,主要的东西我还是希望大家看看我写的那个文档。

Q: 我想知道在设计指出一般应该会考虑到振动和噪音的,振动除了注意避开系统共振频率范围外,我目前做一个机电集成的传动机构,稍后也会做噪音,应该还有很多注意的,能不能提供一些意见
A: 现在做设计的 一般动态设计居多 现在厂家都主要基于线性动力学 而对系统的非线性动力学考虑据我所知不是很多,不少都是做一些简单的模态分析实验什么的

Q: 疑问,振动的幅值与噪音之间的关系?
A:

Q: 模态分析都用什么软件?
A: modal impact ansyspro/e

Q: 声强法测量中,较高的测量精度,较低的背景环境要求以及相对较低的成本投入
这里较高的测量精度是肯定需要的,那么背景环境难道在车间就可以了吗
A: 我所说的较低的北京噪声当然也是相对于其他的测试环境要求,具体相差多少我没有数值表明,但肯定要比16db要小些。 我记得有一篇文章是说在车间用声强法测试的,回头我找找。

Q: 我想知道实验数据怎么样才能比较接近的反应本质,除了高的测量精度
A: 高精度的测试数据是必要的。但有些数据需要做重复性试验,这就有个问题,重复性试验的结果并不重复,认为哪次对呢?
当然最主要的就是要保证你每次测试的准确性,一是你设备的准确,另一个是你受试设备的工况正确。
怎样去判断我也在努力去寻找,毕竟我也是新手,影响数据的条件也很多,这个需要大侠们来帮帮了

Q: 有没有可能测量的数据完全背离事实,怎么样判断数据比较接近事实本质,凭经验,还是感觉呢
A: 不可能完全背离,除非实验设计有问题

Q: 重复实验要做多少次 适宜呢
A: 重复性试验的次数,这个很难回答。我曾经因为一个项目的重复性试验快疯了,简直天天就是重复重复再重复。
不过一般情况下,设备的状态是相对稳定的,所以在测试设备正常的情况下,你测试的数值应该在一个范围内波动。

Q: 产品成型后检测不达标,然后再去查找原因进行改进,从事这种工作的叫??工程师?
A: 这个行业叫测试工程师?

Q: 为啥说振动和噪声不分家,不能加个滤波器将噪声滤除吗?就是数字信号处理里的滤波器那个原理
A: 你想要的振动信号是有用的,而不想要的就是噪声了 其实这是相对的

Q: 我想问一下 用一些软件做的动力学仿真分析,在实际的应用程度? 和实际机器运行状态差别大嘛?
A: 这个问题很难鉴定,动力学仿真的另一个说法是作假.软件的环境是理想的边界,所以到现实还是有一定的差距的

Q: “根据云纹图可以很直观的知道主要声源的位置,可以有的放矢的进行下一步的改进工作”。怎么看这个图呢,我是用LMS测声压的,小弟作家电的,不知道怎么使用云文图,我用的是包络法,6ICP传声器
A: LMSTest Lab7以后就可以直接用Spectral Acquisition 生成云纹图了。但我们是老版本,还得用CADa-x进行后处理

Q: 目前国内的NVH还主要是后期的补救改进,国外比较领先的在设计初期有没有就直接考虑到振动和噪音的,主要在那些方面
A: 应该是在产品设计开发的整个过程中都会去考虑产品的NVH

Q: 声强法得到的云文图可以找到声源,测声压得到云文图能找到声源吗
A: 应该能吧,看云纹图出现突变或色变深的区域
应该可以。只不过声强有指向性

Q: “测声压得到云文图能找到声源吗”用声压也是一个一个点测,然后软件自动生成云纹图么?
A: 对,频谱图一样的操作

Q: 设计初期考虑这些是不是也是运用仿真手段啊?
A: 仿真应该只是很小的一部分,我个人觉得设计初期运用的手段多是运动仿真。但更具体的我就无能为力了。这个问题需要大家帮忙解答了

Q: 运动仿真一般可以看出运动干涉等,但是对于噪音能起到多大效果?
A:
LMS
Virtual lab可以把振动模拟出来,噪音能不能我忘记了

我都是自己摸索TEST.LAB,公司也没人熟,你有相关操作介绍不
我也是在实际工作中看Help摸索的,还有就是可以询问LMS的技术支持

Q: 振动振幅与噪音强度能否建立关联关系?有定量的计算吗?
A:
虽然声振不分家,但我觉得振动振幅和噪音强度之间的关联关系不不能简单来说,比如表面辐射的噪声和振幅之间的关系相对简单些,但其他的噪声或许就不能定量了,噪音可以说是振动的一个表现,噪音的强度取决于振动强度和结构辐射效率,一般没有一对一的关系


Q: 环状冲击式消振器在大陆实际工程中用上了吗
A:

Q: 振动检测出来的数据有数字形式的吗
A: 是指数字显示的么?振动的数显设备我的印象里有,但只是用于振动舒适性方面的,比如ISO 2631里面的那种动测量

Q: 你的报告中讲到"排气频谱计算"这个是什么意思?是指气流的波动频率吗 ?
A: “排气频谱计算”或许不够准确,但我不知道学名是什么,具体是指采集排气噪声的频谱图,然后根据谱图设计对应的改进方案,主要用于消声器等的设计

Q: 有故障诊断方面的数据吗?就是做实验或者是工厂检测的那种实际的数据,谁知道哪里能找到,我想用神经网络来处理振动检测出来的数据,对其进行诊断,目前见到的有频谱图,但我想找的是[838.244 33.2 34.2 45.5 32.555]这种样子的数据
A: 信号版里有组轴承的数据,诊断方面的数据有需求的可以到我这里来拿,但是只有振动的

Q: 排气的噪音是否会与气流的速度,波动频率相关?
A: 应该有关系。

Q: 我想问问大家,怎么去解决实际加工的实物无法达到设计时的效果这个问题。除去要求加工精度以外还有其他的方法么?
A: 我觉得工艺落后是一个方面,还有就是对精度的要求和技术人员自己的态度问题,这个比工艺自身落后更可怕,质量意识薄弱也是挺恐怖
其实在设计时应该考虑到这个问题,你的加工母机,工人技术等等能否满足你的设计要求。脱离这些去设计我觉得是不现实的。如果你设计时不知道自己工厂的加工能力,你的设计很可能是要闹笑话的。我开始作设计的时候,第一件事是了解每个设备的加工能力。

Q: 我现在在做有关鼓风机的一个检测,这里面有一对类似齿轮的叶轮,做他的检测时应该从哪些方面入手,两边是以同步齿轮支撑
A: 我的拙见是从振动入手,在恒速下检测鼓风机的振动情况,如果是齿轮有问题的话,会在等间距时间内有个异常振动。不知道对不对? 那个鼓风机问题检测的目的是什么?做状态监测、故障诊断吗

Q: 振动论坛   故障诊断及健康监测 版块,能不能弄个数据共享的精华帖子?
A: 这不合适,好多项目的数据不能公开,所以数据会比较有限,曾经讨论过这个问题

Q: 噪声本质上不是空气振动造成的,能不能将某些主要噪声源设计在真空壳里?(哈,有些异想天开)
A: 你说的噪声是指声音吧

Q: 现实中都是用那些方法来减小振动
A: 改变减震装置的材料或是增加减震装置
有改变传递路径的,也有进行全包裹的, 传递路径是指振动从振源传递到人能感受到的表面的整个路径。路径改变应该很难,毕竟实物出现后大致就是定死了。不然牵扯的方面会很多
看文献讲,还可通过改变调整激励频率,使模态间发生能量传递,但实际操作恐怕比较难,激励频率有时候不好调整,调的不好反而会加大振动
初期设计很麻烦,结构的微小变化就会产生不同的结果,虽然难做但是有更高的经济价值

Q: 现在对于短索动力性能测试有没有好的方法?
A: 需要高手来解答了

Q: 我想问个旁外的,弄不到数据怎么开展研究?
A: 这个,我想,很难,数据就像是基准,没有基准怎么做

Q: 那个有没有考虑过目前轧机的噪音问题 ,还有电锯,这个我有同学在做
A: 电锯一般考虑的是振动方面的多一些吧 ,一般电锯上都是在做隔声罩,电锯的声音一般都是很大的,具体的标准限值我不太清楚。

Q: 麻烦问一下专家,怎样把同频率的声音给抽取出来啊 ,就只有有用信号和回声,想把回声去除 ,有用信号是非平稳信号
A1: 回音是不是跟原有信号之间存在相位差异?
应该存在相位差,因为这个就跟高速公路上的检测差不多,通过区别回音的特征来区分的应该有吧,反射回来的声波,不过这是非平稳信号 ,但你说的相位差也只是在平稳信号中才能运用上,非平稳信号也没有固定的表达式

A2: 是不是可以考虑用独立分量分离的思想? 但提问者所用的传感器要小于信号源的个数,没法分离
A3:
能不能在根源上查查呢? 比如能不能去避免回声的发生。但提问者说不能,信号源会有多个声源 ,这个是炸弹爆炸产生的回声和有用声混杂在一起的 ,传感器接收到的肯定是爆炸的声音和回声,一般都是在有山的地方爆炸

A4: 我有个异想天开的想法:回声毕竟在时间上要滞后于声源,所以在时间上只截取只有声源声音的信号 ?但提问者说 在硬件设备上还达不到这个要求
这个问题须进一步讨论

特别感谢专家jany0284!
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最新评论

引用 无水1324 2007-7-28 08:50
整理的速度还真的快!,再仔细看看!

[ 本帖最后由 mjhzhjg 于 2007-7-28 12:23 编辑 ]
引用 mjhzhjg 2007-7-28 12:24
对了,无水你检查一下有没有不对的地方,有一些我不太理解,怕弄错了,发现不对的你直接编辑一下,OK?
引用 无水1324 2007-7-30 09:09
整理得非常好
引用 swk_sun 2007-9-11 20:25
很经典,谢谢 能有这份心让我们共享 !  谢谢!!!!!

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