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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   
2.
以强碱性固体赤泥废渣为原料,经过加工活化处理,加入燃煤火力发电厂锅炉,形成了一个助燃、催化、脱硫的新体系。在实验室试验的基础上,成功地进行了工业应用试验,赤泥脱硫剂的脱硫率达到了75%左右。  相似文献   
3.
霍丽娜 《建筑技术》2020,51(6):739-742
北京地铁6号线东小营车辆段施工阶段应用BIM技术,从BIM技术3D展示、深化设计、图纸管理、施工准备、智慧建造等方面把控了工程质量、安全、进度的管理,实现了数据共享、信息传递,实现了效益最大化。  相似文献   
4.
5.
6.
为抑制铝碳质长水口使用过程中石墨的氧化,其表面会涂覆含 20%~30%Al2O3的抗氧化涂层,但切割丝钢等特种钢冶炼过程必须严格控制钢液中夹杂的 Al2O3的含量,因此需要制备低氧化铝含量的抗氧化涂层。本文通过调节涂料组成、加水量和水玻璃加入量制备了低铝抗氧化涂层,并利用扫描电镜分析了抗氧化实验后试样断口的显微结构。结果表明:以粘土粉、钾长石粉和硅砂为主要原料,添加 10%硼砂的涂料可在 800 ℃形成良好的釉层,此时涂料中 A12O3的含量可降至 12%,得到了低铝涂料;当加入占涂料质量 80%的水和 40%的水玻璃时,涂层具有最佳的涂覆性能和抗氧化性能,涂层和长水口基体结合致密,保护了长水口中的石墨不被氧化。  相似文献   
7.
为提高钻削过程的生产效率,研究一种基于改进主成分分析的参数优化模型,对不锈钢钻削工艺参数进行优化选择。以AISI 304不锈钢的钻削工艺参数为研究对象,融入犹豫模糊思想,构建参数优化决策矩阵,使之更加符合实际生产过程,进一步提高了参数优化设计的可靠性。然后在主成分分析的基础上,通过主效应分析得到3组初步优化结果,结合径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行寻优搜索,最终得到改善效果良好的3组工艺参数组合。将改进主成分法应用于钻削工艺加工过程中,当3组改善后的工艺参数组合(螺旋角,(°);进给速度,mm/min;主轴转速,r/min)分别为(25,10,900)、(25,11,700)和(26,11,1 000)时,可使改善后钻削工件的表面粗糙度、后刀面磨损量以及钻头振动加速度分别达到Ra 3.154 5μm、0.072 1 mm以及0.134 4 m/s~2。将参数优化决策矩阵与主成分分析法相结合,得到最优模糊工艺参数,解决了主成分分析法易造成信息损失的问题,同时使生产决策者可以根据实际生产情况选择合适的工艺参数组合。所得参数优化结果较之于响应曲面模型,效果改善显著,证明方法是有效的。  相似文献   
8.
随着我国建筑产业持续迅速发展,基础设施的积极建设,大规模旧房拆迁,产生了大量的建筑废弃物,但对其处理方式较为单一,资源化利用率低。结合国外对建筑废弃物处理的管理和立法,分析国内在该领域的不足,并提出对策和建议,以期推动建筑废弃物资源化应用。  相似文献   
9.
分析研究了国内外关于木家具中甲醛释放量的检测方法及限量值的要求,利用30 m3大容积移动隔板式环境测试舱和1 m3环境测试舱模拟室内的环境,对家具及其材料的承载量对室内空气中甲醛浓度的影响进行了研究,提出了承载建议。  相似文献   
10.
基于岩心、测井资料划分了P油田深水重力流水道的岩相与岩相组合类型,总结了重力流水道的沉积相序模式。P油田可划分为3大类岩相(泥岩-粉砂质泥岩及过渡类相,细砂-含砾砂岩相,泥石流和滑塌岩相)12小类岩相以及4大类(重力流水道岩相组合、重力流水道-天然堤岩相组合、重力流水道天然堤-半远洋沉积岩相组合、泥石流与滑塌岩相组合)15小类岩相组合,不同类型岩相与岩相组合的沉积特征与成因环境不同。P油田重力流水道沉积相序模式的下部为重力流水道沉积,向上依次过渡为天然堤、远洋-半远洋沉积。  相似文献   
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