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1.
基于GA-BP的汽车风振噪声声品质预测模型 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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4.
建立HPLC法测定金樱子中儿茶素含量的方法,采用Hypersil BDS C_(18)(4. 6 mm×250 mm,5μm)色谱柱,以乙腈-0. 2%磷酸水溶液为流动相,进行梯度洗脱,柱温25℃,流速为1 m L/min,检测波长278 nm,进样量20μL。结果表明:儿茶素质量在0. 149~2. 387μg内与峰面积呈良好的线性关系(r=0. 9996);平均加样回收率为101%,RSD为0. 9%(n=6),精密度、稳定性、重复性均符合要求。该方法简单,高效,用该方法测定不同产地的金樱子中儿茶素含量,其中,湖南石门产金樱子儿茶素含量为最高。 相似文献
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6.
作为食用和工业生产的废弃物番木瓜籽,提高其蛋白质提取率,实现资源的回收利用和扩大副产品价值。以番木瓜籽为原料,使用响应面法优化碱溶酸沉法提取番木瓜籽蛋白质提取工艺。以番木瓜籽蛋白质提取率为指标,研究pH值、液料比、时间、温度对蛋白质提取率的影响。结果表明番木瓜籽蛋白质提取率最优条件为:pH 11.3、料液比1∶45(g/mL)、时间224 min、温度47.5℃,针对蛋白质提取率的模型显示失逆项不显著,R2值为94.26%,表明模型拟合良好。在此试验条件下,验证试验结果平均值为53.74%,与理论值55.21%接近。 相似文献
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8.
新时期下高校学生宿舍管理表现出较多的问题,网络信息化设备的出现增加了学生宿舍管理的难度,加强新时期高校学生宿舍的管理成为了高校亟待解决的问题之一。基于此,对加强新时期高校学生宿舍管理的策略进行探究,以期促进高校学生宿舍管理水平的提升。 相似文献
9.
10.
采用X射线衍射仪、金相显微镜、分离式霍普金森杆和扫描电镜等手段研究了Ti-20Zr-20Al钛合金在动态压缩条件下的微观结构、力学性能和断裂机制。结果表明,Ti-20Zr-20Al铸态合金由Zr基体相和TiAl/Ti3Al针状相组成; 随着应变率增加,合金的抗压强度增加,失效应变显著增加; Ti-20Zr-20Al合金的断裂机制为解理断裂; 随着应变率增加,试验压缩断裂后碎片总数增大,平均粒径减小。采用DID模型模拟的材料碎片尺度与实验结果比较吻合,Grady模型与实验结果的偏差较大。 相似文献