FE-SEA方法在平台支持船噪声预报中的应用

平台支持船由于作业需要通常配备有动力定位系统,其在侧推工况下舱室噪声超标较为严重。针对这个问题采用计算流体力学(CFD)方法,得到侧推螺旋桨作用在导管上的脉动压力,并将时域计算结果转换成噪声计算的激励条件。采用有限元(FE)与统计能量分析(SEA)混合方法建立船体中频段FE-SEA耦合模型并建立船体高频段SEA模型,对某65 m AHTS船侧推工况下全频段(63 Hz~8000 Hz)舱室噪声进行预报,分析该船噪声分布规律及主要影响因素。并建立起全船的SEA模型,在中频段对比SEA与FE-SEA两种方法得到的舱室声压级频谱曲线,验证了使用混合模型的必要性。     

CAD二次开发中型材截面特性计算功能的实现

截面特性计算是工程实践中非常重要的一个环节.CAD程序中虽然提供了质量特性查询工具,但是无法满足工程实际需要,采用手工计算则非常繁琐,小型截面计算工具是很多行业软件必备的功能.利用VBA进行CAD二次开发、实现型材截面计算功能是非常方便的.     

生物光声成像中声反射伪影抑制方法的研究进展

生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法.生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度.文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势.     

基于GA-BP的汽车风振噪声声品质预测模型

目前对于汽车风振噪声的优化研究主要以声压级（Sound pressure level，SPL）作为单一评价指标，既不能全面反映噪声的物理属性，也无法考虑人耳对噪声的主观认知过程。为准确评价风振噪声，引入声品质，运用大涡模拟（Large eddy simulation，LES）对风振噪声进行数值仿真，根据实车道路试验判断仿真的准确性；对仿真结果进行声品质客观评价与主观评价，综合声品质客观评价参数与声品质主观评价试验结果建立BP神经网络预测模型；利用遗传算法（Genetic algorithm，GA），进一步对BP神经网络的结构参数进行优化，建立GA-BP声品质预测模型。研究结果表明，GA-BP声品质预测模型在训练速度和预测精度上都优于BP神经网络预测模型。预测模型基于声品质主客观评价结果，其预测值可以代替传统的声压级评价指标，为风振噪声提供更为准确合理的评价。     

基于理化指标和MiSeq高通量测序技术红曲品质及微生物类群的解析

为揭示产自山东地区的红曲理化特性和微生物类群，本研究从山东某制曲公司采集了3个红曲样品，在对其理化指标和发酵特性进行评价的基础上，使用MiSeq高通量测序技术对微生物类群进行了解析，并对其蕴含的芽孢杆菌和乳酸菌进行了分离鉴定。结果发现，3个红曲样品的水分含量在8.27%～10.30%之间，酸度含量在1.0～1.3 mmol/10 g之间，氨基酸态氮含量在131.65～172.76 mg/100 g之间，糖化力在476～764 U/g之间，酯化力在331～548 U/g之间，发酵力、液化力和酒化力均不足10 U/g；红曲细菌类群主要由Weissella（魏斯氏菌属，41.93%）和Acetobacter（醋酸杆菌属，9.99%）构成，真菌类群主要由Pichia（毕赤酵母属，55.83%）和Monascus（红曲霉菌属，21.24%）构成，其中细菌与红曲的酒化力之间具有显著相关性（P<0.05），而真菌与糖化力之间具有显著相关性（P<0.05）;Bacillus siamensis（暹罗芽孢杆菌）占芽孢杆菌分离株的79.17%,Pediococcus pentosaceus（戊...     

坛紫菜蛋白质提取工艺优化及其特性分析

为了开展坛紫菜高值化加工利用，以坛紫菜为原料、蛋白质提取率为评价指标，通过考察提取溶剂、超声时间和功率、料液比、pH等单因素实验、正交试验设计优化超声波提取工艺，对其等电点、乳化性、起泡性等基础特性进行分析，并进行抗氧化活性测定。结果表明，在超声全程时间50 min、超声功率1350 W条件下，坛紫菜蛋白质提取率为60.98%±1.01%。同时通过对所提取的坛紫菜蛋白质特性分析结果显示，坛紫菜蛋白质的等电点为4.5，在等电点附近，坛紫菜蛋白质有较好的泡沫稳定性，可达80.84%±2.95%；抗氧化测定结果显示，坛紫菜蛋白质在5~50 mg/mL范围内具有较强的抗氧化活性，浓度为50 mg/mL时，总抗氧化能力为2.89±0.09 U/mL，ABTS+自由基清除能力相当于0.83±0.08 mmol/L Trolox，DPPH清除率在10 mg/mL时达到68.04%±0.73%。该研究可以为坛紫菜资源的开发利用提供一定的理论依据和技术支持。     

猪胴体冷却降温特性及耗能分析

猪肉是我国消耗量最大的肉类品，尤其是冷鲜猪肉更受人们青睐。猪胴体冷却保鲜加工工艺既要满足优质猪肉的成熟条件，又要保证猪肉的安全卫生。猪胴体冷却温度和降温速度对保证加工工艺合理性和降低耗能都至关重要。在实测数据基础上经过判断、分析提出，在常规0～4 ℃冷却前先在-10～-5 ℃低温快速冷却猪胴体1 h从而更好地保证猪胴体的冷却效果。实验发现：猪胴体开始冷却时，内部温度先有2～4 ℃的升温，然后才会降温，因此需对热负荷计算进行修正；根据两段冷却过程中猪胴体的冷却降温特点，提出了对应的冷量要求，为配备冷却装置提供了依据。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。