神经网络方法在车内噪声信号预测中的应用

针对以往车内噪声有源控制过程中存在的次级声源在初级声场采样传声器上的声反馈问题，提出了车内噪声信号识别和预测的神经网络方法。对被试面包车在稳态和非稳态两种工况下的试验研究表明，利用车身悬置点和发动机的振动信号，通过BP神经网络来识别和预测车内驾驶员耳旁噪声是可行的，可以解决次级声源在初级声场采样传声器上的声反馈问题。     

模型驾驶室的声学灵敏度分析

车身的声学灵敏度是指施加于车身的单位力产生的内部声压，是一种提高车辆NVH特性的很有效的途径。本文以一拖拉机驾驶室模型为研究对象，建立了其声振耦合模型，计算了该驾驶室模型的声学模态和声振耦合模态。并根据声振耦合特性和声学灵敏度分析方法，计算分析了在悬架接触点处振动激励引起的驾驶员耳旁的噪声灵敏度。     

车辆表面脉动压力的试验研究

对车辆表面脉动压力与气流噪声的关系进行了讨论，说明了偶极子源噪声在车辆气流噪声中占主导地位，而车辆气流噪声中的偶极子源噪声又取决于车辆的表面脉动压力，阐述了研究车辆表面脉动压力对进一步研究和控制车辆气流噪声具有的重要意义。在此基础上，对车辆表面脉动压力的分布、频率特性及其与车速的关系进行了试验研究，得到了一些有意义的结论。     

农用车排气消声器设计研究

目前,噪声已成为举世公认的国际公害,被认为是主要环境污染之一;而环境噪声的一部分来源于机动车辆.为此,首先探讨了车用发动机噪声的产生机理,分析了降噪措施,然后针对农用车特点讨论抗性消声器的设计方法,最后运用此方法设计拖拉机4115T发动机的消声器.此设计方法简单,且可满足农用车的降噪要求,为今后农用车消声器的设计提供参考.     

应用声强测试技术对发动机噪声源识别的研究

通过对一台增压柴油机的噪声进行声强测试,将测试得到的数据用STARAcoustics声强软件进行处理和分析,得出发动机各个包络面的等声强分布、声强矢量分布和声功率的计算结果;利用这些结果着重分析和识别了该发动机的主要噪声源,确定了其噪声源的位置、主要噪声频率成分和声功率的贡献,为降低发动机噪声提供了改进依据.结果表明,通过与9点法试验结果的定性比较,能够更准确地判断噪声源的位置及其频率分布.     

液下泵内部非定常流动及噪声特性

为研究液下泵内部流动的非定常特性及噪声规律,通过采用计算流体动力学软件ANSYS CFX15.0与LMS Virtual.lab声学仿真软件相结合的一种间接混合计算方法,对液下泵内部流场及其声场进行求解.在该计算方法中,对流场进行求解得到监测点的非定常压力脉动,从而获得非稳态的压力脉动频域特性规律;基于声学边界元法,对液下泵蜗壳偶极子内场噪声和叶片偶极子内场噪声进行求解,获得了边界元表面的声压级分布以及典型场点的声压频率曲线.计算结果表明:叶片扫掠过程中与蜗壳隔舌的相互作用产生较大的压力脉动,隔舌附近的噪声是流动噪声的主要噪声源;声压级在叶片通过频率及其谐频时达到极大值,随频率的增大,声压级极大值都呈现衰减状态.研究结果可为液下泵的后续降噪分析提供一定的理论基础.     

垂直轴风力机翼型涡流噪声的数值分析

为了了解垂直轴风力机翼型涡流噪声特性,以LUT翼型为研究对象,首先利用Fluent进行流场分析,流场计算选用DES湍流模型,再结合Lighthill声类比方法计算翼型周围声场,将数值模拟计算得到的气动特性相关数据与该翼型的风洞试验结果作对比分析,同时分析了不同攻角对该翼型气动噪声特性的影响,最后研究了在攻角为8°时不同雷诺数对该翼型的声压级指向性特征影响.结果表明:数值计算所得气动数据与风动试验数据拟合良好,建立的仿真模型、网格质量和边界条件合理有效;随攻角增加,翼型涡脱落从尾缘向前缘推进,同时涡流脱落强度增大,气动噪声增强;随着雷诺数的增加,翼型四周声压级先增加后减小;雷诺数与声压级关联较大,控制叶片雷诺数有助于降低叶片噪声,为该翼型适用于低噪声垂直轴叶片提供理论基础.     

玻璃钢水槽内大黄鱼养殖环境噪声测量与分析

利用水下声音测量系统,分别记录了开放式圆形玻璃钢水槽内养殖环境噪声和大黄鱼(Larimichthys crocea)摄食过程声音,并进行声压级(sound pressure levels,SPL)计算和频谱特征分析。结果表明:(1)养殖环境噪声SPL约为110.27 d B(d B re:1μPa),包括主频率峰值为100 Hz的养殖工作设备与水槽内壁的低频共振噪声、1 250 Hz的表层水体气泡噪声、1 600~2 500 Hz的曝气石、增氧机、空气压缩机工作噪声;(2)增氧机和曝气关闭时,大黄鱼摄食过程声音SPL约为92.65 d B,高于背景噪声SPL,主要为游泳声音70~500Hz、吞食产生的水体表面搅动与气泡破裂的声音1 000~2 000 Hz、咀嚼颗粒饵料声音2 000~4 500 Hz;(3)增氧机和曝气开启时,背景噪声SPL略高于摄食声音约17.62 d B,且摄食声音无法区别于背景噪声,但并未影响鱼类摄食行为。     

农用柴油发动机噪声污染分析

柴油发动机广泛应用于各类农业机械中,由其带来的噪声污染也日益严重.为研究柴油机的整机噪声,利用声强测试技术中的p-p法,对某型农用六缸柴油发动机进行实测.通过对发动机各包络面上声强分布和声功率测试结果的分析,确定了其噪声源的位置、声功率的大小、主要噪声频率及整机辐射强度,为控制柴油发动机噪声污染提供了理论依据.     

采用改进CNN对生猪异常状态声音识别

猪只声音能够体现出其生长状态,该研究针对人工监测猪只声音造成的猪只疾病误判以及耗时耗力等问题,研究基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的生猪异常状态声音识别方法。该研究首先设计猪只声音实时采集系统,并利用4G通讯技术将声音信息上传至云服务器,基于专业人员指导制作猪只异常声音（生病、打架、饥饿等）数据集,提取猪只异常声音的梅尔谱图特征信息;其次引入多种注意力机制对CNN进行改进,并对CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制进行优化,提出_CBAM-CNN网络模型;最后将_CBAM-CNN网络模型分别与引入SE_NET（Squeeze and Excitation Network）、ECA_NET（Efficient Channel Attention Networks）和CBAM注意力机制的CNN神经网络进行对比,试验结果表明该文提出的_CBAM-CNN网络模型在最优参数为128维梅尔频率、2 048点FFT（Fast Fourier Transform）点数、512点窗移下的梅尔谱图特征下相较于其他模型对猪只异常声音识别效果最佳,识别率达到94.46%,验证了算法的有效性。该研究有助于生猪养殖过程中对猪只异常行为的监测,并对智能化、现代化猪场的建设具有重要意义。