一、装甲车辆内部主动噪声控制系统的设计及仿真研究（论文文献综述）
喻莹玉[1]（2021）在《复杂声场下的主动噪声控制技术研究》文中指出
王宁[2]（2021）在《基于分数阶的多通道轨道车辆主动噪声控制算法研究》文中研究表明噪声问题在人们的生活中是普遍存在的,长期处于噪声环境中会导致人们精神和身体上的不适。随着我国轨道交通行业的飞速发展,车辆运营密度的大幅增加,噪声污染日益加剧,进而影响到了司乘人员的健康。轨道车辆产生的噪声是多声源、多频段的,吸声、隔声等被动控制方法对中高频噪声起到了较好的控制效果,但对低频噪声无法有效控制。因此,为解决低频噪声控制难题,主动噪声控制技术逐渐开始被广泛的研究和应用。目前常见的主动噪声控制系统中,应用较多的是基于自适应滤波理论的控制算法,如FxLMS控制算法。其算法简单,结构稳定,易于系统实现;但是算法性能有限,在复杂环境中难以达到理想的噪声控制效果。因此,需要进一步研究、优化主动噪声控制算法,提高噪声控制效果。本文针对目前轨道车辆低频噪声降噪问题,进行主动噪声控制算法的设计与验证。首先,设计新的变步长函数应对FxLMS算法的性能限制及常规变步长算法导致的非零失调现象,将可变步长优化为反馈误差信号变化量的时变函数,在收敛速度和稳态误差之间取得平衡。其次,为了提高系统对随机信号描述及非线性系统估计的准确性,将分数阶微积分引入到自适应滤波算法中。从整数阶到分数阶控制,逐步优化梯度计算。并将提出的分数阶算法拓展为多通道分数阶算法,使其适应于轨道车辆大空间噪声控制。可根据目标降噪空间的大小,使用多个麦克风及多个扬声器进行全局空间噪声的信号采集和控制。通过MATLAB/SIMULINK软件以及LabVIEW平台对基于分数阶的多通道轨道车辆主动噪声控制算法进行仿真验证,结果表明该算法的收敛性能良好。最后,为进一步验证本文研究的主动噪声控制算法,搭建基于以太网控制机箱CompactDAQ的主动噪声控制实验系统;并进行次级通路建模辨识、单通道及多通道主动噪声控制实验。结果表明本文所提算法对轨道车辆的多种噪声均取得了较好的控制效果,具有良好的工程应用前景。
梁超[3]（2021）在《车内前反馈混合结构主动噪声控制系统与应用》文中提出伴随现代化进程加快,我国汽车保有量逐年增长,由此带来的噪声污染问题也日益严重。随着相关法律法规的日益严苛及消费者对车辆乘坐舒适性要求的提高,汽车制造商及科研院所对汽车的NVH（Noise,Vibration&Harshness）问题也愈加重视。传统汽车设计过程中,通常采用吸声、隔声等被动噪声控制（Passive Noise Control,PNC）的方式,对车内中高频噪声进行控制,但这些手段对车内低频噪声抑制效果不够明显。作为该技术的补充,主动噪声控制（Active Noise Control,ANC）技术对低频噪声控制效果显着,且具有集成度高,可定制性强及能改善车内声品质的特点,已逐渐成为车内低频噪声控制的首选方案。故本文以车内低频窄带噪声作为抵消对象,着重研究了前反馈混合结构ANC算法（Hybrid ANC,HANC）在车内的应用。为验证发动机转速与车内阶次噪声频率的对应关系,开展了多种工况下实车驾驶室内噪声采集试验。通过对试验数据的频谱进行分析后发现,车内低频窄带噪声不仅包括发动机阶次噪声,还含有与发动机转速并不明显相关的窄带噪声,且这些噪声的声压级（Sound Pressure Level,SPL）与前者较为接近。对常用的陷波LMS算法和反馈Fx LMS算法及传统前反馈混合结构ANC算法（Conventional HANC,CHANC）进行了分析,并总结了各自算法的优缺点,在此基础上提出了前反馈混合结构ANC改进算法（Modified HANC,MHANC）,其包含前馈、反馈及误差信号分离三个子系统。前两个子系统分别用于控制车内发动机阶次噪声和其他低频窄带噪声,两者之间的耦合效应则由误差信号分离子系统进行消除。为降低算法计算成本及增强稳定性,前馈子系统采用平滑陷波延时LMS算法,信号分离子系统中控制滤波器改用为自适应离散傅里叶分析器。反馈子系统采用基于S函数的改进变步长Fx LMS算法,加快收敛速度的同时兼顾了算法的稳定性。此外,在MHANC算法中引入了输入信号限幅的思想,增强了其在高声压级脉冲噪声场景下的鲁棒性。对CHANC算法及MHANC算法计算复杂度的分析表明,所提MHANC算法仅乘法运算量相较CHANC算法略有提高,但两者的加法运算量极为接近。基于MATLAB/Simulink平台分别搭建了CHANC算法及MHANC算法的ANC系统仿真模型,分别采用合成的模拟噪声及实车内采集的噪声信号作为以上两种算法的参考信号,并进行了相关的仿真。仿真结果显示,同种工况下,MHANC算法各子系统相较CHANC算法对应的子系统更加稳固,因此MHANC算法的收敛速度及降噪效果均优于CHANC算法,并且受“水床效应”的影响也更小。设计了实车ANC试验方案,并完成了车内ANC系统的设备布放,分别在3800 rpm空挡稳态工况、怠速—3800 rpm空挡全油门工况以及60 km/h匀速行驶工况下开展了实车ANC试验。分析试验数据后发现,MHANC算法对车内低频窄带噪声抑制效果显着,ANC系统开启后,两种空挡工况下车内发动机二阶噪声降噪量均接近30 d B（A）,总声压级均降低3 d B（A）以上,3800 rpm空挡稳态工况及空挡全油门工况下,驾驶室内总降噪量分别高达4.26 d B（A）及3.39 d B（A）;ANC系统对匀速行驶工况下的车内低频窄带噪声也有较好的控制效果,60 km/h匀速行驶工况下,车内整体降噪量为1.35 d B（A）。
段珂钊[4]（2020）在《车内主动噪声控制系统设计及试验分析》文中进行了进一步梳理汽车行业高速发展使得汽车越来越普及,人们对汽车的需求也不再仅仅是能够行驶,乘坐的舒适性已经变成购车时的关注点之一。控制车内的噪声能够有效地提升乘坐舒适性,常见的如使用隔音材料、降噪轮胎等降噪技术属于被动降噪,被动降噪在一定程度上显着地抑制了车内噪声,但对低频噪声的控制能力不足是其主要缺陷。为了有效处理低频噪声控制不足的缺陷,主动噪声控制技术由此受到普遍注视和应用。本文围绕主动噪声控制设备的布置对降噪效果的影响问题进行研究,依据驾驶室模型的声学仿真情况,在实验室内建立主动噪声控制试验平台,探索最合适的设备布置方案。首先在声学原理、控制系统类型和自适应滤波相关理论的基础上,确定了采用前馈式自适应主动降噪系统结构。对LMS算法和滤波-x LMS算法进行了推算,并对两种算法的综合性能进行了剖析。运用Matlab软件对LMS、Fx LMS以及Fx LMS算法中次级通道估计进行了仿真运算,筛选出合适的滤波阶数和收敛因子。其次明确了探究控制系统设备布置方式的意义,运用ANSYS软件对汽车简易驾驶室模型进行了声学仿真,得到了车内声模态的分布图。以第八阶声模态分布为参考,在简易驾驶室模型中选取了四组典型位置设置声源进行空间声学仿真,得到了不同的空间声响结果。以密闭环境内声势能最小化为原则,结合车内声模态分布情况得出了控制系统设备布置的基本规律,为进行试验提供了有效参考。最后在实验室内完成了主动噪声控制试验平台的建立,并说明了试验平台中的硬件和软件的选择及功能。运用该试验平台进行了主动降噪试验,先以单频正弦噪声作为初级声源,探索出较为合适的三种布置方式,结合不同车型分析了三种方式实际运用的可行性。然后,针对1000 rmin/、1800 rmin/、2500 rmin/、2800 rmin/四种转速工况下的发动机噪声进行试验,结果证明三种布置方式对不同发动机转速噪声都能达到8d B以上的降噪效果。
陈琪[5]（2020）在《基于智能算法的车内路噪多通道主动控制技术研究》文中指出随着汽车品质的提升,汽车车内噪声成为用户评价汽车乘坐舒适性的重要指标。目前,随着汽车振动噪声技术的发展,发动机和传动系统噪声已经得到有效控制,汽车行驶时轮胎与路面相互作用产生的噪声（以下简称“路噪”）在整车噪声的影响程度在扩大,降低车内路噪,是汽车行业发展的重要趋势。路噪主要是低频率宽频带的随机噪声,目前主流的被动降噪技术,如吸声、隔声等,难以对其进行抑制,因此能有效降低低频噪声的噪声主动控制技术引发了广大汽车科技工作者的关注。同时,为了满足车内多个位置的降噪需求就需要研究噪声的多通道主动控制技术。本文通过研究噪声多通道主动控制技术的基本原理、系统结构和算法实现,并对车内路噪的噪声特性进行分析,结合现有的车内路噪主动控制方法提出了一种新的基于神经网络技术的车内路噪多通道主动控制策略:采用对时间序列信号具有较好辨识能力的神经网络方法,经过离线训练后通过悬架和车身连接点的振动加速度信号对车内路噪信号进行辨识,然后利用多通道噪声主动控制算法对车内路噪进行主动降噪,并围绕提出的控制策略,主要完成了以下研究工作:首先,通过比较各类算法特点后确定了车内多通道噪声主动控制系统的控制方案,采用基于随机梯度的LMS算法及多通道FxLMS算法分别完成多通道噪声主动控制系统的次级声通道辨识和主动降噪。其次,基于试验采集的汽车匀速行驶工况下悬架和车身连接点的振动加速度信号以及车内驾驶员与后排乘员耳旁噪声信号进行了低频特性与多重相关性分析,建立了车内路噪辨识的Elman神经网络模型。然后,建立了多通道噪声主动控制系统模型,并将其与多参考LMS算法合成车内路噪模型和Elman神经网络车内路噪辨识模型分别整合,搭建了现有的车内路噪主动控制模型与基于神经网络的车内路噪多通道主动控制模型,对比验证提出的车内路噪多通道主动控制策略的有效性和可行性。基于试验采集的振动与噪声数据分别对两组模型进行了仿真分析。结果表明,在路噪频率范围内,两组模型均取得了良好的降噪效果,可以实现多点的同时降噪。现有的车内路噪主动控制模型降噪量主要分布在10dB以内,峰值的降噪量可以达到约20dB。基于神经网络辨识的车内路噪主动控制系统降噪效果不逊于现有的车内路噪多通道主动控制策略,甚至在0-50Hz范围内的峰值噪声降噪效果更佳,可以达到约25dB。最后,基于所建立的车内路噪多通道主动控制Simulink模型及其控制策略,搭建车内路噪多通道主动控制系统的硬件在环仿真平台,并以实车试验采集的数据为基础对所建系统进行硬件在环仿真试验,结果表明基于神经网络的车内路噪多通道主动控制系统在20-100Hz频率范围内具有较好的降噪效果,并且可以实现多点的同时降噪,降噪量主要分布在2-8dB,噪声峰值处的降噪效果更佳。
王宇飞[6]（2020）在《面向主动噪声控制的误差建模方法研究》文中研究指明近年来,随着工业技术的不断进步和发展,生活噪声与工业噪声也不断增多,噪声污染会对人们的生活品质、工作环境和身心健康造成巨大影响。如何有效的对噪声污染进行控制成为了当下亟需解决的难题。传统的被动噪声控制（如吸声、隔声、隔振等）在针对低频噪声的控制上有它固有的缺陷,且被动降噪系统体积大、布置难度高;而主动噪声控制作为新的降噪技术,由于其收敛速度快,适用范围广等优点,成为了当下噪声控制领域的研究热点。首先,本文介绍了主动噪声控制系统的原理与结构,分析了不同系统结构的优缺点。通过分析滤波器的基本结构和常见的自适应算法,研究了基于LMS算法和FIR滤波器结构的自适应滤波器的原理,并给出了该自适应滤波器的推导过程。随后根据以上基础研究了 FxLMS算法的基本原理与推导过程,在matlab2016a平台上对次级路径辨识和FxLMS算法进行了仿真实验。随后,针对FxLMS算法在有扰动的噪声中降噪的不足,介绍了误差建模的基本原理,并将误差建模引入FxLMS算法中,提出了 RDEM-FxLMS算法,优化了 FxLMS算法对于有扰动噪声的降噪场景的降噪效果。接下来,基于以TMS320C6748处理器为核心的自适应主动噪声控制硬件平台实现了软件驱动,包括DSP主芯片及其外设模块的初始化、AD采样芯片、DA输出芯片等硬件模块之间的时钟同步与数据传输等。硬件平台的实现方便了降噪算法的实际应用。通过移植FxLMS算法到硬件平台上,完成了实际环境中的降噪实验,在单点降噪中取得了 9dB的降噪效果。最后,为了深入了解硬件平台在不同声场环境中的性能,搭建了声场模拟实验室,用于模拟不同噪声特征的声场环境。这是考虑到去实际现场测试降噪平台会增加成本,且有的特殊声场环境不具备现场测试的条件。随后在建立好的声场模拟实验室中分别采集了背景噪声、模拟声场的噪声,分析了两个噪声的RMS值、使用k-means算法对构造的样本数据进行聚类,以指导硬件平台的布置,从而更明确地、有针对性地对区域进行噪声控制。
刘雅晨[7]（2020）在《基于车身面板贡献量的车内声品质研究》文中指出随着汽车逐渐成为工作、生活、娱乐的一部分,人们对乘坐舒适性的关注越来越高。由于车身结构面板众多且是车内乘坐舒适性的重要影响因素,而面板声学贡献量分析（Panel Acoustic Contribution Analysis,PACA）是降低乘坐室噪声设计环节中的重要方法。因此,本文基于面板贡献量分析理论,针对车身面板振动产生的噪声进行了声品质研究,主要工作如下:（1）基于某国产轿车,在CATIA中建立了车身结构模型;在HyperMesh软件中,建立车身面板有限元模型以及车内声腔边界元模型;并通过试验确定模型的有效性。（2）置车辆于转鼓试验台上,采集怠速及多个匀速工况下发动机悬置与车身连接点处的振动激励信号以及驾驶员右耳的噪声信号。运用等级评分法对试验采集的噪声信号样本进行了主观评价,获得样本信号的烦躁度值。在Head Artemis中,对多个声品质客观参量进行计算,将仿真计算结果与烦躁度值进行相关性分析。（3）分别建立了基于多元线性回归理论和神经网络理论的声品质预测模型。通过比较两者的预测精度和建模难度,确定选择以BP神经网络为基础的预测模型。在此基础上针对BP神经网络模型在预测时会出现部分样本误差较大的情况,本文运用遗传算法对神经网络初始权值和阈值进行优化。通过检验最终确定运用可提供更高预测精度的GA-BP神经网络模型为声品质预测模型。（4）将试验采集的激励信号作为车内声腔边界元模型的输入,进行基于声腔模态的ATV运算,得出各面板振动产生的噪声在关键频率下对于驾驶员右耳场点的声压级贡献量。再结合GA-BP神经网络模型,计算出了车身各个面板对于驾驶员耳旁噪声烦躁度的贡献。通过分析比较,发现由于心理声学参数间的耦合作用,声品质与声压级贡献情况间存在差异。并确定声品质贡献量较大的顶棚和地板面板作为优化的目标面板。（5）将目标面板的噪声声压级幅值作为变量,驾驶员耳旁的烦躁度值作为优化目标,在MATLAB中利用遗传算法搜索出目标噪声信号。通过ATV逆运算,计算目标面板各单元的振动速度,通过与原振动速度相比较得出变化最大的单元;针对变化较大单元,设计多个优化方案,并进行优化方案的效果检验。结果显示同时优化两个目标面板且在精准区域敷设阻尼厚度为3mm时,车内声品质较好。本文以提高驾驶室舒适性为目的,以有限元与边界元模型为载体,运用面板声学贡献度分析的方式方法,结合声品质主客观评价方法,在车身设计阶段确定需优化的目标面板。通过对优化方法的探索,本文提出了创新的优化方案。对面板进行改进后,达到了预期目标,实现了降低成本和轻量化。
秦晋[8]（2020）在《大功率驱动电机径向电磁力研究及软件开发》文中进行了进一步梳理混合动力装甲车辆因其具有无污染、动力性好及续驶里程长等优点得到快速发展。作为动力系统的重要组成部分,大功率驱动电机性能的优劣直接决定了车辆的动力输出能力。这就对驱动电机设计提出了更高的要求。本文以混合动力装甲车辆为研究对象,对驱动电机系统进行了参数设计与验证,进而进行了径向电磁力仿真、不同结构参数对径向电磁力的影响分析以及对由径向电磁力引起的谐响应进行分析,最后设计与开发了驱动电机性能参数计算分析软件。主要研究内容如下:（1）以永磁同步电机作为本文传动系统的驱动电机,采用双电机的驱动模式,根据技术要求对驱动电机进行设计。由性能目标确定电机结构参数,通过有限元软件ANSYS Maxwell建立驱动电机二维模型,验证该设计方案的可行性。（2）为了对电机结构参数进行优化,基于已经建立的驱动电机二维模型,采用有限元法求得其径向气隙磁密,再通过场计算器对定子齿内表面上的径向电磁力进行求解,不同的电机结构参数会影响径向电磁力的幅值与频谱分布,所以本文对极槽配合、槽宽、极弧系数进行单因素分析,分析其对径向电磁力的影响,最终得到一个参数最优组合的电机模型。为了研究径向电磁力波是否会在电机固有频率处发生共振现象,接下来在Maxwell中将二维模型转化为三维模型,采用ANSYS Workbench Modal模块对电机定子铁芯、双电机机壳结构及双电机系统的固有模态进行分析。进而采用模态叠加法研究驱动电机的谐响应,并通过观测峰值频率确定电磁力波的频率范围。（3）最后,本文开发了驱动电机性能参数计算软件,其中主要功能为计算电机径向电磁力、电磁转矩。其次为实现软件的通用性,上文得到的最优组合电机模型为一个典型设计案例,电机设计通常以经验设计以及功率、尺寸类比等方式进行。依据该案例在软件可以修改电机系统参数实现径向电磁力以及电磁转矩的计算,即可实现新的动力传动方案的振动激励计算。
郝晓华[9]（2020）在《混动装甲车辆电传动齿轮耦合机构动力特性研究》文中研究指明电传动齿轮耦合机构是混动装甲车辆的关键部件,其动态响应是车辆的振动激励源之一,开展电传动齿轮耦合机构动力特性分析对混动车辆振动与噪声控制有重要意义。本文针对某混动装甲车辆电传动齿轮耦合机构,运用多体动力学与有限元方法建模,对齿轮耦合机构与机构箱体进行动力特性分析,探索行星齿排啮合力影响规律、计算了齿轮耦合机构的动态啮合力、校验了耦合机构箱体的承载能力,为此形式电传动耦合机构的减振降噪研究提供理论基础。主要研究工作包括:1)分析电传动齿轮耦合机构的物理模型,以单排行星齿轮动力学为基础,通过将多个单排行星齿轮以串联或并联的形式连接,建立齿轮耦合机构的纯扭转动力学模型。2)对双排行星齿轮的啮合力频率进行分析。探究连接刚度、转速与负载对双行星齿轮啮合力频率耦合影响规律。串联连接时,扭转刚度大于108N·mm/（?）时,啮合力频率耦合现象稳定,当前排频率影响比例始终高于耦合频率影响比例;当前排频率影响比例随转速升高而增大,随负载提高而减小,耦合频率影响比例则与之相反;并联连接时,当前排频率影响比减耦合频率影响比与负载比减转速比成正比。3)求解齿轮耦合机构的固有频率及振型,分析坎贝尔图得到了危险工况范围。以啮合力均方根值与动载系数为评价指标,分析了典型工况的啮合力响应,得最大动载系数在驱动转向工况的电机减速排。均方根值与理论值的差与动载系数成正比,最大值在中心转向工况的输出排。不同工况动载系数减小顺序与并联齿排频率影响规律对应,耦合齿排对齿轮耦合机构动载系数影响较大。4)对齿轮耦合机构箱体进行有限元分析,得到箱体的扭转模态,分析危险工况范围;以动态啮合力最大工况以及大半径转向工况对箱体做瞬态动力学分析,得最大应力为164.17MPa,小于材料许用应力。最终得到转速危险范围为（6000,28004500）r/min。
回世飞[10]（2020）在《车内主动噪声控制的快速算法研究及实现》文中研究说明随着社会的发展,我国在经济领域取得了巨大进步,人们的出行方式也产生了巨大变革,汽车的出现和发展,极大地方便了人们的生活。同时,车内噪声问题也引起了人们的重视。被动降噪技术主要用于控制高频噪声,对低频噪声效果较差。主动噪声降噪技术主要用于控制低频噪声。车内噪声的频率主要集中在低频声段,因此本文提出采用主动降噪（Active Noise Control,ANC）技术来完成车内噪声控制。本文从实际应用角度出发,完成ANC系统的整体方案设计,算法设计和性能优化,最后完成整个实验系统设计和实现。针对主动降噪系统进行原理分析,结构选取和设计。基于FIR滤波器,采用前馈结构搭建完整的ANC系统。探索影响降噪效果的因素,详细分析次级通路对降噪效果和系统稳定性的影响。由于车内噪声环境复杂多变,因此需要将自适应的思想加到主动降噪系统中。基于LMS算法完成对滤波器系数的更新,根据降噪效果合理优化滤波器结构。次级通路的存在导致滤波器的输出信号与到达降噪区域的抵消信号会有差别,本文对次级通路进行预估以完善降噪算法,得到滤波的FXLMS算法。针对ANC系统滤波器长度增加时出现计算量过大的问题,提出新的滤波器部分系数更新算法。研究次级通路以及主通路预估滤波器长度与模拟效果好坏的关系,根据实际硬件系统计算能力设定算法计算量的界限。分析FXLMS算法计算量的大小,提出降低计算量的滤波器部分系数更新算法的改进方案。分析各种因素对滤波器系数更新的影响大小,设计合理的更新项选择标准。其次,通过MATLAB完成对滤波器部分系数更新算法的仿真测试,验证该算法的可行性和优越性。将滤波器的长度提高到128阶,实现ANC系统对次级通路和主通路的完美预估,进一步提高降噪量。针对滤波器部分系数更新算法带来收敛速度变慢的问题,提出基于反正切函数的变步长算法。在FXLMS算法下,分析系统不同运行阶段对收敛速度的要求。探索收敛步长与系统稳定性之间的相互联系,合理地设计收敛步长与降噪效果的对应准则。基于MATLAB完成对变步长算法的仿真验证,与FXLMS算法以及效果较好的变步长算法进行对比,验证新算法的收敛速度明显快于其他变步长算法。完成部分更新算法与变步长算法的结合,设计算法的C语言实现。实验测试新算法的降噪效果与收敛速度,并与FXLMS算法进行对比。验证新算法提高了降噪量,加快了收敛速度。在实验室环境下对汽车噪声环境进行模拟,采用单通道ANC系统完成降噪实验。根据实时性和声波干涉原理,合理设计系统中各模块的相对位置。通过三维效果图对降噪量和收敛速度分别进行分析,验证本文的算法在实际应用中增加了降噪深度,并且加快了收敛速度。
二、装甲车辆内部主动噪声控制系统的设计及仿真研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、装甲车辆内部主动噪声控制系统的设计及仿真研究（论文提纲范文）
（2）基于分数阶的多通道轨道车辆主动噪声控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 主动噪声控制技术介绍 |
| 1.2.1 概念 |
| 1.2.2 控制系统分类 |
| 1.2.3 发展历程 |
| 1.2.4 主动噪声控制应用领域 |
| 1.3 轨道车辆行业主动噪声控制技术研究现状 |
| 1.3.1 轨道车辆噪声特性 |
| 1.3.2 轨道车辆主动噪声控制国内外研究进展 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 第2章 自适应滤波控制与次级通路建模 |
| 2.1 自适应滤波 |
| 2.2 LMS算法 |
| 2.3 FxLMS算法 |
| 2.4 次级通路自适应建模 |
| 2.4.1 建模方法 |
| 2.4.2 次级通路辨识实验 |
| 第3章 可变步长主动噪声控制算法 |
| 3.1 可变步长算法设计 |
| 3.2 抗干扰性分析 |
| 3.3 仿真验证 |
| 3.3.1 收敛特性 |
| 3.3.2 步长参数优化 |
| 3.3.3 不同算法性能 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 分数阶主动噪声控制算法 |
| 4.1 分数阶导数 |
| 4.1.1 分数阶Cauchy积分公式 |
| 4.1.2 Grünwald–Letnikov分数阶微积分定义与计算 |
| 4.2 分数阶算法设计 |
| 4.3 收敛性分析 |
| 4.4 仿真验证 |
| 4.4.1 收敛特性 |
| 4.4.2 收敛步长 |
| 4.4.3 分数阶阶数对比 |
| 4.4.4 不同算法性能对比 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.5.1 单频、混频噪声消除 |
| 4.5.2 轨道车辆噪声消除 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 多通道分数阶主动噪声控制算法 |
| 5.1 分数阶算法设计 |
| 5.2 收敛性分析 |
| 5.3 多通道分数阶算法设计 |
| 5.4 仿真验证 |
| 5.5 实验验证 |
| 5.5.1 单频、混频声源降噪实验 |
| 5.5.2 轨道车辆牵引系统噪声降噪实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
（3）车内前反馈混合结构主动噪声控制系统与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 主动噪声控制技术研究现状 |
| 1.2.1 主动噪声控制技术研究历程 |
| 1.2.2 主动噪声控制技术算法研究现状 |
| 1.2.3 车内主动噪声控制技术研究现状 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 主动噪声控制理论基础 |
| 2.1 声波相消干涉原理 |
| 2.2 自适应滤波理论 |
| 2.2.1 自适应滤波器 |
| 2.2.2 自适应滤波算法 |
| 2.3 ANC系统基础结构 |
| 2.3.1 前馈与反馈ANC系统 |
| 2.3.2 多通道ANC系统 |
| 2.4 次级通路辨识 |
| 2.4.1 次级通路离线辨识 |
| 2.4.2 次级通路在线辨识 |
| 2.5 声反馈中和 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 车内主动噪声控制算法 |
| 3.1 车内低频窄带噪声特性分析 |
| 3.2 传统车内主动噪声控制算法 |
| 3.2.1 自适应陷波LMS算法 |
| 3.2.2 基于内模的反馈Fx LMS算法 |
| 3.3 传统前反馈混合结构主动噪声控制算法 |
| 3.4 前反馈混合结构主动噪声控制改进算法 |
| 3.4.1 基于平滑陷波延时LMS算法的前馈ANC子系统 |
| 3.4.2 基于限幅控制的变步长反馈ANC子系统 |
| 3.4.3 改进型误差信号分离子系统 |
| 3.5 算法计算复杂度对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 车内主动噪声控制算法仿真验证 |
| 4.1 前馈子系统控制算法仿真分析 |
| 4.2 反馈子系统控制算法仿真分析 |
| 4.3 前反馈混合结构控制算法仿真分析 |
| 4.4 车内采集噪声仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实车主动噪声控制试验 |
| 5.1 实车ANC试验方案设计 |
| 5.2 实车ANC试验结果及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 后期展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）车内主动噪声控制系统设计及试验分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 技术运用现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 主动噪声控制原理 |
| 2.1 声学原理 |
| 2.1.1 声学参量 |
| 2.1.2 声波叠加 |
| 2.2 主动噪声控制系统类型 |
| 2.2.1 前馈式控制系统 |
| 2.2.2 反馈式控制系统 |
| 2.3 自适应滤波器 |
| 2.3.1 维纳滤波原理 |
| 2.3.2 自适应滤波器原理 |
| 2.4 自适应算法 |
| 2.4.1 LMS算法简介 |
| 2.4.2 LMS算法性能分析 |
| 2.5 FxLMS算法 |
| 2.5.1 FxLMS算法简介 |
| 2.5.2 FxLMS算法性能 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 自适应算法仿真及分析 |
| 3.1 单通道LMS算法仿真分析 |
| 3.2 次级通道建模与仿真 |
| 3.2.1 次级通道建模方式 |
| 3.2.2 次级通道仿真分析 |
| 3.3 FxLMS算法仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 降噪设备布置策略研究 |
| 4.1 设备布置研究意义 |
| 4.2 空间声势能最小化 |
| 4.3 车内声模态仿真分析 |
| 4.4 主动噪声控制设备布置的影响规律 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 主动噪声控制试验及分析 |
| 5.1 试验平台整体结构方案 |
| 5.2 搭建控制系统试验平台 |
| 5.2.1 试验平台硬件选取 |
| 5.2.2 控制系统软件设计 |
| 5.3 单频噪声试验 |
| 5.4 发动机噪声试验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 |
（5）基于智能算法的车内路噪多通道主动控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 车内噪声特性分析 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 车内噪声控制技术 |
| 1.3.2 车内噪声主动控制研究概况 |
| 1.3.3 车内路噪主动控制技术研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 多通道噪声主动控制系统结构与算法 |
| 2.1 噪声主动控制理论基础 |
| 2.1.1 噪声主动控制声学机理 |
| 2.1.2 噪声主动控制系统结构 |
| 2.2 噪声主动控制算法 |
| 2.2.1 自适应滤波器 |
| 2.2.2 最小均方(LMS)算法 |
| 2.2.3 LMS算法性能分析 |
| 2.2.4 滤波-X LMS(FXLMS)算法 |
| 2.3 多通道噪声主动控制算法 |
| 2.3.1 多通道系统次级声通道辨识 |
| 2.3.2 多通道FXLMS算法推导 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于试验的车内路噪特性分析 |
| 3.1 车内路噪测试试验 |
| 3.1.1 测试内容 |
| 3.1.2 测试设备及试验条件 |
| 3.1.3 传感器测点布置 |
| 3.1.4 测试步骤 |
| 3.2 试验数据分析与处理 |
| 3.2.1 数据预处理 |
| 3.2.2 车内路噪特性分析 |
| 3.3 多重相干分析 |
| 3.3.1 多重相干法基本理论 |
| 3.3.2 多重相干分析 |
| 3.4 车内路噪多通道主动控制策略 |
| 3.5 基于神经网络的车内路噪辨识 |
| 3.5.1 Elman神经网络模型的建立 |
| 3.5.2 训练Elman神经网络 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 车内路噪多通道主动控制系统建模与仿真 |
| 4.1 多通道控制系统次级声通道建模与仿真 |
| 4.1.1 次级声通道辨识模型的搭建 |
| 4.1.2 控制系统参数优化仿真 |
| 4.1.3 次级声通道辨识的仿真分析 |
| 4.2 多通道噪声主动控制系统建模与仿真 |
| 4.2.1 多通道噪声主动控制系统建模 |
| 4.2.2 多通道噪声主动控制系统仿真分析 |
| 4.3 车内路噪多通道主动控制系统建模与仿真 |
| 4.3.1 车内路噪信号辨识 |
| 4.3.2 车内路噪多通道主动控制系统建模 |
| 4.3.3 车内路噪多通道主动控制系统仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 车内路噪多通道主动控制试验 |
| 5.1 硬件在环仿真平台设计与搭建 |
| 5.1.1 试验平台设计 |
| 5.1.2 试验仪器与设备 |
| 5.2 车内路噪主动控制系统建模与仿真试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）面向主动噪声控制的误差建模方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 发展历史与国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 第2章 自适应前馈主动噪声控制算法 |
| 2.1 主动噪声控制系统概述 |
| 2.1.1 主动噪声控制系统基本原理 |
| 2.1.2 主动噪声控制系统结构 |
| 2.2 自适应滤波器 |
| 2.2.1 线性滤波器基本结构 |
| 2.2.2 常见的自适应算法 |
| 2.2.3 基于LMS算法的自适应滤波器 |
| 2.3 单通道FxLMS算法 |
| 2.3.1 单通道FxLMS算法的基本原理 |
| 2.3.2 次级路径模型的辨识 |
| 2.3.3 单通道FxLMS算法的仿真实验结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于误差建模的单通道FxLMS算法优化 |
| 3.1 误差建模的基本原理 |
| 3.2 单通道FXLMS算法在有扰动噪声场景下的优化 |
| 3.3 单通道FXLMS优化算法的仿真实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于DSP技术的自适应ANC系统硬件平台实现 |
| 4.1 总体实现方案 |
| 4.2 主动噪声控制硬件部分 |
| 4.2.1 DSP的选型及其模块介绍 |
| 4.2.2 主动噪声控制硬件系统 |
| 4.3 自适应降噪系统的软件实现 |
| 4.3.1 DSP软件开发工具介绍 |
| 4.3.2 DSP系统软件设计 |
| 4.3.3 DSP外设模块的工作原理及软件实现 |
| 4.3.4 A/D芯片信号采集程序设计 |
| 4.3.5 D/A芯片信号输出程序设计 |
| 4.3.6 硬件平台的降噪效果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 声场模拟实验室的数据采集与分析 |
| 5.1 声场模拟实验室的建立 |
| 5.2 噪声数据的采集及处理 |
| 5.3 噪声数据的分析 |
| 5.3.1 噪声的RMS空间分布 |
| 5.3.2 噪声的k-means算法聚类 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 须进一步开展的工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（7）基于车身面板贡献量的车内声品质研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 声品质研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 车内噪声分析研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文研究的主要内容 |
| 第二章 车身结构及声腔仿真模型的建立 |
| 2.1 车内噪声分析理论与方法 |
| 2.1.1 车内噪声产生机理 |
| 2.1.2 小振幅声波波动方程 |
| 2.1.3 车内噪声数值分析方法 |
| 2.2 车身结构模型建立 |
| 2.2.1 车身结构有限元模型建立 |
| 2.2.2 模型有效性验证 |
| 2.3 声腔模型及激励数据库的建立 |
| 2.3.1 声腔边界元模型建立 |
| 2.3.2 激励载荷采集 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 车内声品质预测模型的建立 |
| 3.1 车内噪声样本采集 |
| 3.2 声品质主观评价 |
| 3.2.1 声品质主观评价的方法 |
| 3.2.2 声品质主观评价实验 |
| 3.3 心理声学参数 |
| 3.3.1 常用心理声学参数 |
| 3.3.2 心理声学参数的选择与计算 |
| 3.4 声品质预测模型的建立 |
| 3.4.1 多种预测模型的建立 |
| 3.4.2 最优预测模型的选择 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 声品质面板贡献量分析 |
| 4.1 面板贡献量分析介绍及流程 |
| 4.2 声压级面板贡献量分析 |
| 4.2.1 声腔声学模态分析 |
| 4.2.2 声压级面板贡献分析结果 |
| 4.3 声品质面板贡献量分析 |
| 4.3.1 声品质贡献量分析介绍 |
| 4.3.2 声品质贡献量分析结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 目标面板优化方案设计 |
| 5.1 车内噪声控制方法 |
| 5.1.1 主动噪声控制法 |
| 5.1.2 被动噪声控制法 |
| 5.2 目标面板优化设计 |
| 5.2.1 面板优化方法介绍 |
| 5.2.2 优化方案设计 |
| 5.2.3 优化结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及学术成果 |
（8）大功率驱动电机径向电磁力研究及软件开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与选题意义 |
| 1.2 混合动力车辆电传动系统研究现状 |
| 1.2.1 单电机驱动方式 |
| 1.2.2 双电机驱动方式 |
| 1.3 混合动力车辆驱动电机研究现状 |
| 1.4 驱动电机径向电磁力研究现状 |
| 1.5 驱动电机结构模态分析研究现状 |
| 1.6 本文主要研究内容 |
| 第二章 驱动电机的设计 |
| 2.1 驱动电机的选型 |
| 2.2 驱动电机基本结构与工作原理 |
| 2.3 驱动电机参数设计 |
| 2.4 驱动电机性能仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 驱动电机径向电磁力计算与分析 |
| 3.1 驱动电机磁场分析与电磁力密度分析 |
| 3.1.1 驱动电机定转子磁动势计算 |
| 3.1.2 驱动电机气隙磁导计算 |
| 3.1.3 驱动电机径向电磁力密度计算 |
| 3.2 不同齿槽配合对电机径向电磁力的影响 |
| 3.3 不同槽口宽度对电机径向电磁力的影响 |
| 3.4 不同极弧系数对电机径向电磁力的影响 |
| 3.5 最优参数下驱动电机的径向电磁力 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 驱动电机径向电磁力引起的谐响应分析 |
| 4.1 驱动电机机械结构模态分析方法 |
| 4.1.1 机械阻抗理论法 |
| 4.1.2 电机机械模态的有限元方法 |
| 4.2 定子铁芯结构模态仿真分析 |
| 4.3 双电机机壳结构模态仿真分析 |
| 4.4 双电机整体结构模态分析 |
| 4.5 电机谐响应仿真分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 驱动电机性能参数计算软件设计与开发 |
| 5.1 驱动电机性能参数计算软件体系结构 |
| 5.2 功能设计 |
| 5.2.1 数据管理 |
| 5.2.2 驱动电机基本参数显示 |
| 5.2.3 文件路径安排 |
| 5.2.4 底层数据查看 |
| 5.3 交互界面及接口开发与验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 展望与建议 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
| 致谢 |
（9）混动装甲车辆电传动齿轮耦合机构动力特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 装甲车辆电传动技术研究现状 |
| 1.2.2 行星齿轮动力特性研究现状 |
| 1.2.3 多排行星齿轮啮合力耦合特性研究现状 |
| 1.2.4 多频激励下机构振动研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 2 电传动齿轮耦合机构动力学建模 |
| 2.1 电传动齿轮耦合机构结构分析 |
| 2.1.1 电传动动力传动机构结构分析 |
| 2.1.2 齿轮耦合机构结构分析 |
| 2.2 行星齿轮振动激励分析 |
| 2.3 行星齿轮动力学模型建立 |
| 2.4 齿轮耦合机构动力学模型建立 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 行星齿排啮合力耦合影响因素分析 |
| 3.1 耦合齿排啮合力频率分析 |
| 3.2 串联齿排啮合力频率耦合分析 |
| 3.2.1 连接轴刚度对啮合力频率耦合的影响 |
| 3.2.2 负载对啮合力频率耦合的影响 |
| 3.2.3 转速对啮合力频率耦合的影响 |
| 3.3 并联齿排啮合力频率耦合分析 |
| 3.3.1 转速对并联齿排啮合力频率耦合影响分析 |
| 3.3.2 负载对并联齿排啮合力频率耦合影响分析 |
| 3.3.3 转速、负载组合对并联齿排啮合力频率耦合影响分析 |
| 3.3.4 主要工作区域内啮合力频率耦合影响关系 |
| 3.4 多排行星齿排啮合力频率影响比例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 齿轮耦合机构动力特性研究 |
| 4.1 齿轮耦合机构模态分析 |
| 4.2 齿轮耦合机构工况分析与动力响应评价方法 |
| 4.2.1 齿轮耦合机构工况分析 |
| 4.2.2 齿轮耦合机构动力响应评价方法 |
| 4.3 多工况齿轮耦合机构动力特性研究 |
| 4.3.1 直线工况动力特性分析 |
| 4.3.2 大半径转向工况动力特性分析 |
| 4.3.3 驱动转向工况动力特性分析 |
| 4.3.4 单边转向工况动力特性分析 |
| 4.3.5 中心转向工况动力特性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 齿轮耦合机构箱体扭转动力特性分析 |
| 5.1 箱体模态仿真与分析 |
| 5.1.1 箱体固有频率仿真与分析 |
| 5.1.2 箱体谐响应仿真与分析 |
| 5.2 箱体动态响应分析 |
| 5.2.1 啮合力最大工况动态响应分析 |
| 5.2.2 大半径转向危险工况动态响应分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（10）车内主动噪声控制的快速算法研究及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩写和符号 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 车内ANC结构及算法发展现状 |
| 1.2.1 国外研究发展现状 |
| 1.2.2 国内研究发展现状 |
| 1.2.3 目前车内ANC系统存在的问题 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 第2章 车内ANC系统结构分析和设计 |
| 2.1 主动噪声控制原理 |
| 2.2 反馈ANC系统结构设计 |
| 2.3 前馈ANC系统结构设计 |
| 2.4 DSP信号处理单元滤波器设计 |
| 2.5 车内噪声声场分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 车内ANC自适应算法介绍及改进 |
| 3.1 自适应滤波算法研究 |
| 3.1.1 LMS算法介绍及性能分析 |
| 3.1.2 RLS算法介绍及性能分析 |
| 3.2 次级通路分析和设计 |
| 3.3 FXLMS算法在前馈ANC系统中的设计 |
| 3.4 变步长FXLMS算法研究及改进 |
| 3.5 部分更新FXLMS算法研究及改进 |
| 3.5.1 部分更新算法计算量分析 |
| 3.5.2 部分更新算法仿真及测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 车内前馈ANC系统的设计与实验 |
| 4.1 车内ANC系统软件和硬件设计 |
| 4.1.1 实验环境分析以及硬件系统布局 |
| 4.1.2 ANC硬件系统组成介绍 |
| 4.1.3 ANC系统算法设计 |
| 4.2 前馈ANC系统实验设计及数据分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
四、装甲车辆内部主动噪声控制系统的设计及仿真研究（论文参考文献）
- [1]复杂声场下的主动噪声控制技术研究[D]. 喻莹玉. 南京邮电大学, 2021
- [2]基于分数阶的多通道轨道车辆主动噪声控制算法研究[D]. 王宁. 湖南工业大学, 2021
- [3]车内前反馈混合结构主动噪声控制系统与应用[D]. 梁超. 吉林大学, 2021(01)
- [4]车内主动噪声控制系统设计及试验分析[D]. 段珂钊. 浙江科技学院, 2020(01)
- [5]基于智能算法的车内路噪多通道主动控制技术研究[D]. 陈琪. 吉林大学, 2020(01)
- [6]面向主动噪声控制的误差建模方法研究[D]. 王宇飞. 西安理工大学, 2020
- [7]基于车身面板贡献量的车内声品质研究[D]. 刘雅晨. 江苏大学, 2020(02)
- [8]大功率驱动电机径向电磁力研究及软件开发[D]. 秦晋. 中北大学, 2020(10)
- [9]混动装甲车辆电传动齿轮耦合机构动力特性研究[D]. 郝晓华. 中北大学, 2020(09)
- [10]车内主动噪声控制的快速算法研究及实现[D]. 回世飞. 哈尔滨工业大学, 2020(02)