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加窗與窗函數之前在我的公眾號文章《EMI接收機對信號做傅里葉變換中時間窗與RBW的關系》里提到，常見的時間窗類型包括：Rectangular、Hamming、Hanning、Gaussian，Blackman、Kaiser、Flat-Top等。 如圖直觀地描述了四種信號加窗的過程及窗函數基本特征。

? 狹縫模擬（a）極坐標圖（b）顏色輪廓（c）衍射強度? 液晶相位光柵模擬（d）TRN數據 （e）極坐標圖（f）衍射效率（g）圖像分析? 智能窗（h）液晶指向矢分布和相位差曲線 （i）衍射效率，POM圖像，以及衍射圖樣[1] C.-H. Han, T.-H. Choi, W.-S. Kim, S.

為此，首先通過線路試驗，獲取正常運營情況下列車的車內噪聲與輪軌噪聲，再通過兩者之間的頻譜能量差得到列車的噪聲傳遞函數，并利用實測數據驗證通過傳遞函數方法計算車內噪聲的可靠性；然后建立輪軌噪聲預測模型，并對其進行驗證，然后以不同波長，不同幅值的鋼軌粗糙度作為輸入，計算輪軌噪聲，再通過實測的車體噪聲傳遞函數計算車內噪聲，然后根據車內噪聲限值判斷此時車內噪聲是否超標，如未超限，進一步提高相應鋼軌粗糙度的幅值

在本研究中，設置為從BPF開始并提取BPF高達1000Hz的每個諧波； ② 對于寬頻帶噪聲，時域數據樣本分解為多個較小的樣本（多重離散傅里葉變換），這些樣本彼此重疊50%，并對每個樣本應用Hanning窗以平滑每個子樣本之間的過渡。在本研究中，原始時域數據被分為78個重疊樣本，每個樣本的持續時間為0.02秒，正好對應50個CFD時間步長。

在本研究中，設置為從BPF開始并提取BPF高達1000Hz的每個諧波； ② 對于寬頻帶噪聲，時域數據樣本分解為多個較小的樣本（多重離散傅里葉變換），這些樣本彼此重疊50%，并對每個樣本應用Hanning窗以平滑每個子樣本之間的過渡。在本研究中，原始時域數據被分為78個重疊樣本，每個樣本的持續時間為0.02秒，正好對應50個CFD時間步長。

在本研究中，設置為從BPF開始并提取BPF高達1000Hz的每個諧波； ② 對于寬頻帶噪聲，時域數據樣本分解為多個較小的樣本（多重離散傅里葉變換），這些樣本彼此重疊50%，并對每個樣本應用Hanning窗以平滑每個子樣本之間的過渡。在本研究中，原始時域數據被分為78個重疊樣本，每個樣本的持續時間為0.02秒，正好對應50個CFD時間步長。

□ 狹縫模擬（a）極坐標圖 （b）顏色輪廓 （c）衍射強度□液晶相位光柵模擬（d）TRN數據 （e）極坐標圖 （f）衍射效率（g）圖像分析□智能窗（h）液晶指向矢分布和相位差曲線 （i）衍射效率，POM圖像，以及衍射圖樣[1] C.-H. Han, T.-H.

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根據水平百葉窗長比修正的形狀參數以及各參數的擺幅如表6所示。 PROSTAR接收Frontier指定的這些參數，通過預先制作的宏自動生成計算網格。 目標函數如表7所示，為壓損最小和來自翅片的熱通量最大2種。因此，CAO分析與HVAC相同，使用MOGA算法，計算了10代。 圖12表示得到的壓力損失和熱通量的關系。

根據水平百葉窗長比修正的形狀參數以及各參數的擺幅如表6所示。 PROSTAR接收Frontier指定的這些參數，通過預先制作的宏自動生成計算網格。 目標函數如表7所示，為壓損最小和來自翅片的熱通量最大2種。因此，CAO分析與HVAC相同，使用MOGA算法，計算了10代。 圖12表示得到的壓力損失和熱通量的關系。

圖1 9 輸入輸出變量設定結果輸入輸出變量設定完成后，單擊交互式彈窗右上角的提交按鈕即可繼續向下執行，直至運行至顯函數節點。 執行至顯函數節點時，自動彈出的交互式配置彈窗如圖20所示。 圖20 機理模型擬合交互彈窗其中彈窗左側為待擬合參數列表，右側為輸出變量的計算公式。

在這里，選擇使用窗函數 復選框。對于窗函數，選擇來自表達式 并插入我們之前定義的解析函數的表達式。頻域到時域 FFT 研究步驟的設置窗口。 研究結果如下所示，放大到幾個周期。A 權重壓力與原始信號同相，但振幅減小。這種振幅的降低可以通過查看 A 權重頻率增益函數曲線來驗證，該曲線在 300 顯示為 ~-7 。

該案例以基于Styblinski-Tang函數采樣得到的299個算例和1個結果異常的算例作為原始數據，部分算例如圖1所示，其中被紅色標注的算例為結果異常的算例。 圖1 部分原始數據案例中Styblinski-Tang函數供包含五個輸入變量x0、x1、x2、x3、x4，一個輸出變量y，其中任意兩個輸入變量組成的函數曲面（其它輸入變量值等于零時）如圖2所示。

比如，下圖中汽車風噪聲，汽車在高速行駛時后視鏡和側窗區域形成的風噪會傳入車內； 風機在旋轉做功時會切割空氣并產生渦流，形成周期性較強的離散噪聲和寬頻帶的渦流噪聲； 空調管道內流速過快時產生的湍流噪聲等。 關于氣動噪聲的定義和解釋，可以追溯到 1976 年 M.E.

ql-align-justify"><strong>培訓內容</strong></p><ul><li class="ql-align-justify">源路徑貢獻分析的目的及種類</li><li class="ql-align-justify">動剛度方法</li><li class="ql-align-justify">逆矩陣法</li><li class="ql-align-justify">多重相干函數方法

圖1 一階四面體單元及其變形模式示意圖 圖2 二階四面體單元及其變形模式示意圖 3 二階四面體建模驗證本章節針對A艙段進行模態特性計算，首先對該艙段進行有限元網格建模，該結構包含環筋、豎筋、開窗、倒角、異形等特征，建模難度較大，現采用MSC.Apex軟件進行二階四面體網格劃分。

HAN Shanling等采用自適應響應面法對電動汽車發動機罩進行多目標尺寸優化設計，使發動機罩的質量降低了8.8%。上述文獻對發動機罩多目標優化的研究中，忽略了設計變量的不確定性，如載荷工況、材料特性、加工精度等，將導致結構性能的波動，使確定性分析結果超出約束邊界，從而降低了最終方案的優化效果。

表2 試驗工況采用加窗Hanning函數的短時傅里葉變換對時域數據進行頻譜分析，以樣品4的工況5為例，噪聲和振動信號的頻譜圖分別如圖9和圖10所示。