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汽车行驶的噪声,主要分为3部分,分别是发动机噪声、风噪以及胎噪,您如果觉得自己的车噪声大,可以做个小小的测试,看看噪声主要来自哪个环节。 相似文献
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孤舟蓑笠翁独钓寒江雪是什么意境?是自得钓鱼之乐。采菊东篱下悠然见南山是什么缘起?是远离车马之喧。如果你觉得开车的胎噪令你烦恼,不妨换套具有静音功能的轮胎。 相似文献
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平移不变量小波去噪法在齿轮故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
平移不变量小波去噪方法是对Donoho阈值法的改进,该方法不仅能有效地抑制伪吉布斯现象。而且能减小原始信号和估计信号之间的均方根误差,提高信噪比,将这种方法用于变速箱齿轮故障信号的去噪处理,同时与阈值法去噪的结果进行比较。结果表明,该方法可以有效地去除强噪声的干扰,提取齿轮故障特征信息,具有很好的工程实用性。 相似文献
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不知道有多少朋友在冬天开车时有过这样的经历:地面的雪被压实产生结冰或者正在融化。车辆起步困难。在上坡或拐弯时车身发生滑移,方向盘和制动都失去了作用,眼睁睁地看着自己的车撞过去……砰!湿滑路面轮胎失去抓地力就是这样,除了换用冬季胎别无他法。 相似文献
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驾驶员的“忍”和“让”福建省邵武市农机局黄自祺机动车在道路上行驶速度快,机动性强,稍不注意,就会撞车撞人,酿成严重后果。很多事故都是开"英雄"车互不相让造成的。要知道,高速行驶的机动车,那伯是最轻便的摩托车,碰到任何物体时,破坏力是相当大的。道路交通... 相似文献
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轮胎是农业机械中价格昂贵的配件之一,轮胎制造质量不好,造成早期损坏,会给用户带来较大的经济损失。如何判定轮胎早期损坏是因制造质量引起的?笔者集多年实际质检工作的经验,现将轮胎早期损坏的几种类型及原因简述如下:1.轮胎使用过程中,胎冠部位缓冲层及帘线层脱空,这是因为轮胎质量不佳或行驶中长期缺气造成的。2.胎肩早期脱空,是因为新胎肩部胶料欠硫,胶料不清洁,胶料中夹有气泡,制造中新胎缓冲层严重歪斜,使用中严重缺气等。3.胎面成批掉块,这是由于轮胎胎面胶的质量不好,制造过程中混炼不均或是配方不当等原因造成… 相似文献
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一心扑在农机事业上──记湘阴县农机局局长余腊先1993年3月,上任局长不久的余腊先,一个劲地和局里的同志在乡村举办水田耕整机培训班。有一天,一位学员站起来问:“你们说耕整机好,有没有名牌可买?”这给了他深深的触动,是呀,农民需要名牌机具,我们没有,光... 相似文献
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在过去相当长的时期内,一提起柴油机,许多人的第一反应是皱眉头,总认为柴油机“黑、噪、差”——那是状态低劣的传统柴油机给人的印象。当代新型柴油机已经今非昔比, 相似文献
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正从"会种地"到"慧种地",从"有没有"到"好不好",透过这位"80后"田保姆的种粮故事,感受到田野里的新动能正在集聚。1亩地上的两本账农机来回奔走,层层水花飞溅……正值插秧时节,四川邻水县增产村的田间又忙碌起来。"种地找小方!"村民张秀珍站在田埂上看着,"水牛换成铁牛,无人机打药,从种到收用的全是新 相似文献
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针对某SUV车型风噪产生机理进行研究,利用声学风洞开展车身表面噪声源测试、噪声源定位试验及车内风噪试验,并通过分析试验数据确定了风噪影响因素及部位。最后,通过研究隔声玻璃阻尼损耗因子及隔声性能,发现隔声玻璃的运用可以有效降低车内风噪水平,是一种优化车内噪声的重要手段。 相似文献
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由于子午线轮胎的结构特点,决定其损坏是经常发生在受力较大和疲劳最甚的胎侧部位。其损坏形式多半是裂口。子午线轮胎的常见损坏现象有:一是胎肩和胎圈裂口。这是因为轮胎的径向及侧向变形较大,胎肩是较硬的带层和较薄的胎侧过渡区域,胎圈是刚性好的钢丝圈和较薄的胎侧过渡区域,挠屈变形和应力都较大,因此极易产生裂口;二是冠空、肩空。由于表面的伤口、裂口的扩展、水分泥沙的渗透, 相似文献
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水电机组有80%故障都可以在振动信号中有体现,研究振动信号很有必要。文章将小波包分析技术应用于水电站机组振动信号去噪,概述了小波包去噪的原理和步骤,通过实际电站运行数据的采用,应用matlab软件编写程序,实现水电机组振动信号的信噪分离。实验表明,小波包分析消噪消去的能量较多,费时较短,去噪后信号光滑,取得了较好的去噪效果。 相似文献
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玉米清选损失监测受清选脱出物种类多样、环境噪声复杂等影响严重,为了解决清选损失监测精度差、效率低的问题,设计了一款基于最小能量准则EMD(Empirical mode decomposition)去噪方法的清选损失监测传感器,实现了对采集信号中的振动、工噪和杂余等信号分离。利用Matlab仿真对模拟信号进行去噪,与小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法相比,基于最小能量准则EMD去噪方法在不同信噪比下均方根误差(RMSE)最小,为0.1698,信噪比(SNR)最高,为12.7453,处理后的信号最接近原始信号。为验证该方法的实用性,以籽粒损失率分别为0、5%、10%、15%和20%的冲击样本开展损失率监测传感器台架试验,结果表明:该传感器最小检测误差为1.8%,最大检测误差为3.9%,对比小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法所得试验数据,最小能量准则EMD去噪方法的平均误差分别减小了2.12、4.40、6.52个百分点,与仿真试验结果一致。该研究对于提高玉米清选损失率检测精度特别是信号处理过程中去噪方法的研究具有重要意义。 相似文献