车辆在公路运输物流过程中因路面不平(坑洼、减速带等)、行驶速度突变等原因,不可避免地遭受到振动和冲击,导致包装件破损,造成巨大经济损失。研究公路运输包装随机振动特性及模拟方法,在实验室振动台上模拟再现非高斯随机振动信号,使其统计特性等逼近包装件实际流通中遭受的随机振动,用作缓冲包装可靠性试验,对产品精准防护包装设计具有科学指导意义。论文对运输包装随机振动特性、随机激励下包装动力学及运输包装随机振动信号模拟技术的研究进展进行了综述研究。论文选取5款代表性的快递物流常用车辆,实地采集5款车辆在不同载重情况下、以不同速度行驶在我国华南地区高速公路与城市道路上的随机振动信号,并对振动信号的振动强度、功率谱密度、概率密度分布及振动特性等进行了分析研究。论文将实测随机振动信号与国际标准谱(American Society of Testing and Materials,ASTM,美国材料与试验协会;International Safe Transit Association,ISTA,国家安全运输协会)及前人研究结论进行了比较研究。将公路运输包装随机振动强度的影响因素总结归纳为道路、车辆、驾驶员、信号采集四个方面。研究表明车辆垂直方向的振动强度明显高于水平、竖直方向;车辆空载或轻载时振动更激烈;振动强度随速度增快而增大;轿车振动强度最小,快递终端配送车辆次之,快递干线运输车辆振动强度最大。论文将希尔伯特黄变换(Hilbert Huang Transform,HHT)运用于运输包装随机振动信号的分析研究,发现经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)能将非平稳、非高斯运输包装随机振动信号分解成一系列的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)和一个残余量,能将高频的冲击信号与低频振动信号有效分离,适用于运输包装随机振动信号的分析与处理。论文提出了一种冲击信号探测与分离新方法,并基于此方法,提出了一种运输包装随机振动信号分解与模拟新方法。该方法能将蕴藏在振动信号中的冲击信号精准探测与分离,并通过迭代分解,将原始信号分解成一系列的近似高斯振动信号和一段冲击信号,然后,用高斯信号逐段模拟分解得到的近似高斯信号,串联,得到最终模拟信号。实验表明:采用该方法生成的模拟信号为非平稳非高斯,与原始信号具有相同的振动强度、持续时间和相似的功率谱密度曲线,且统计特性十分接近,能较好地模拟再现包装件实际流通中遭受的随机振动。论文选取三段实测快递车辆随机振动信号,用作比较试验,将本课题新提出的模拟方法——冲击提取法(Shock Extraction)与单能级功率谱密度法(Single Level PSD)、“三分法”(Three Way Split Spectral)及小波分解法(Wavelet Decomposition)三种最具代表性的模拟方法,对三段实测信号分别进行模拟,并对模拟效果进行比较,研究表明:冲击提取法(Shock Extraction)的模拟效果最佳,生成的模拟信号最接近原始信号。