教室声学环境的分析及改善

对于教室内声学环境的要求,国内及国外一些有关规范都只停留在中频段(500～1 000 Hz)。这样的要求是不够的。在这样的声学环境中,教师健康和学生听课效果均受到影响。文章分析了达到优良室内声学环境的几个重要因素,着重减低低频噪声和控制低频混响时间。利用简单的吸声构件,得到几乎平直的混响时间频率特性。叙述了"掩蔽效应"对中、高频的影响并叙述了"哈斯效应"及在声学处理时要利用有利反射声的注意事项。为得到室内优良的音质环境,提出建议并给出工程实践结果的实例。     

消声元件安装位置对消声效果的影响

分别以消声量和管口阶次噪声作为评价指标,研究消声元件安装位置对消声效果的影响规律,设计在直管不同位置安放四分之一波长管的消声量测量试验对消声量评价。结果表明:设计频率声模态下,在反节点处安装波长管消声量最大,与理论分析完全吻合;进一步对消声量进行仿真计算,结果与试验完全相符。对于管口噪声指标评价,设计频率为267 Hz的谐振腔解决某发动机4000 r/min时进气管口存在4阶噪声引起的噪声峰值问题,对比谐振腔安装在进气管路该频率附近的声模态反节点和节点位置的管口4阶噪声,可知谐振腔布置在反节点位置比节点位置噪音降低了24 dB。两个案例充分证明声学系统模态反节点位置是消声元件的最佳布置位置。     

基于声学有限元的柴油机增压器压气机气动噪声研究

为研究船用低速柴油机增压器压气机气动噪声,采用计算流体动力学和声学有限元的混合计算方法进行了数值预测。通过试验对压气机计算模型进行了验证。在3个工况下对压气机非定常流场进行了计算,其中压力脉动被用作声学计算中的声源信息;采用声学有限元方法对压气机气动噪声进行了预测。结果表明:计算流体力学和声学有限元的混合计算方法具有较高的计算精度,可以用于压气机气动噪声数值预测;压气机进口气动噪声主要谱成分为离散单音噪声和宽频噪声;离散单音噪声在叶片通过频率处有明显的指向性,存在两个突出峰值。     

Weighted Self-Adaptive Threshold Wavelets for Interpolation Point Selection Used in Interconnect MOR

超高膨胀比涡轮噪声控制技术研究

赵辛午，黄洪雁

（哈尔滨工业大学 能源科学与工程学院，哈尔滨 150001）

中文说明：

气动噪声控制是提高鱼雷隐身性能的关键技术之一。本文讨论了局部进气的超高膨胀比涡轮气动噪声产生机理。相邻喷嘴与流道之间形成的三角形非出气区域引起的尾迹、圆周局部进气设计引起的不稳定性、喷嘴和转子之间区域形成的复杂激波系是这类涡轮气动噪声产生的三种主要来源。因此，本文提出了两种气动噪声控制方法，增加转静子之间的轴向间距，喷嘴下俯、双侧修型和尾缘吹气。数值模拟结果表明：在对原涡轮气动性能影响不大的情况下，优化后涡轮的气动噪声下降10 dB以上。

关键词：超高膨胀比涡轮、气动噪声、流动特性、优化

     

System identification with measurement noise compensation based on polynomial modulating function for fractional-order systems with a known time-delay

This study presents a system identification method based on polynomial modulating function for fractional-order systems with a known time-delay involving input and output noises in the time domain. Based on the polynomial modulating function and fractional-order integration by parts, the identified fractional-order differential equation is transformed into an algebraic equation. By using the numerical integral formula, the least squares form for the system identification is obtained. In order to reduce the effect of noises existing in the input and output measurements, the compensation method for the input and output noises is also studied by introducing an auxiliary high-order fractional-order system in the revised identification algorithm. Finally, the effectiveness of the proposed algorithm is verified by the simulation result of an illustrative example and the experimental result of temperature identification for a thermal system.     

J‐divergence‐based Power Allocation in Wireless Sensor Networks with Distributed Detection under Correlated Noises

In this paper, the power allocation problem in a wireless sensor network (WSN) with binary distributed detection is considered. It is assumed that the sensors independently transmit their local decisions to a fusion center (FC) through a slow fading orthogonal multiple access channel (OMAC), where, in every channel, the interferences from other devices are considered as correlated noises. In this channel, the associated power allocation optimization problem with equal power constraint is established between statistical distributions under different hypotheses by using the Jeffrey divergence (J‐divergence) as a performance criterion. It is shown that this criterion for the power allocation problem is more efficient compared to other criteria such as mean square error (MSE). Moreover, several numerical simulations and examples are presented to illustrate the effectiveness of the proposed approach.     

基于压缩机-支架系统的异常噪声研究

针对某乘用车发动机转速在1 573 r/min，压缩机开启时车内噪声异常的问题，对样车进行试验分析与诊断，对压缩机-支架系统进行仿真分析，提出改进方案并验证改进效果。利用LMS声振信号采集系统采集振动噪声数据，采用频谱分析、阶次追踪等方法，并结合压缩机-支架系统模态仿真结果，确定车内异常噪声是压缩机轴频21阶与压缩机-支架系统3阶模态频率接近发生共振造成的。通过优化支架结构来提高压缩机-支架系统3阶模态频率以此来避免共振，并换装橡胶驱动盘缓和压缩机输入扭矩波动。将改进结构进行整车试验，结果表明：匀速工况空调开启时问题转速下，车内噪声降低了2.5 dB(A)；匀加速工况空调开启时发动机转速1 500~1 650 r/min区间，车内噪声无峰值，其余转速空调开启时改进前/后车内噪声基本不变，噪声波动趋势平缓。     

基于HHT-RDT算法的高拱坝泄流结构工作模态识别方法

根据高拱坝泄流结构自身的工作特点,为准确辨识环境激励下的结构模态参数特征,提出了一种基于改进的HHT-RDT算法的高拱坝泄流结构工作模态识别方法。以某高拱坝原型振动响应测试资料为基础,利用改进的小波阈值-EMD算法对原始信号进行降噪预处理,滤除干扰噪声的同时保留有效特征信息;采用HHT-RDT算法识别高拱坝泄流结构的工作模态参数,运用带通滤波对振动响应信号的EMD过程进行控制得到结构的各阶模态分量,利用RDT法提取各阶模态分量的自由衰减信息,识别出高拱坝泄流结构系统的固有频率及阻尼比。工程实例表明,该方法避免了复杂系统定阶过程,有效提高结构振动响应工作模态识别精度,为辨识高拱坝泄流结构的工作模态参数提供捷径。     

融合语义标签和噪声先验的图像生成

针对现有生成模型难以直接从复杂语义标签生成高分辨率图像的问题,提出了融合语义标签和噪声先验的生成对抗网络(SLNP-GAN)。首先,直接输入语义标签(包含形状、位置和类别等信息),使用全局生成器对其进行编码,并结合噪声先验来学习粗粒度的全局属性,初步合成低分辨率图像;然后,基于注意力机制,使用局部细化生成器来查询低分辨率图像子区域对应的高分辨率子标签,获取细粒度信息,从而生成纹理清晰的复杂图像;最后,采用改进的引入动量的Adam算法(AMM)算法来优化对抗训练。实验结果表明,与现有方法text2img相比,所提方法的像素精确度(PA)在COCO_Stuff和ADE20K数据集上分别提高了23.73%和11.09%;相较于Adam算法,AMM算法收敛速度提升了约一倍,且损失值波幅较小。可见,SLNP-GAN能高效地获取全局特征和局部纹理,生成细粒度、高质量的图像。