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为探究舰船气泡尾流场中气泡的数密度衰减特性,通过港内海况条件下冲锋舟航行实验,以高速摄像机采集实验测得的不同螺旋桨转速下的真实气泡尾流场数据,对舰船气泡尾流场中不同螺旋桨转速工况下气泡的数密度衰减特性进行分析,得出舰船气泡尾流场中气泡数密度随时间呈指数衰减,最大气泡数密度可达8×105/m3,且衰减情况受螺旋桨转速的影响,转速越高衰减越快,并构建舰船气泡尾流场中考虑螺旋桨转速的气泡数密度衰减模型,模型与实验结果吻合良好,表明模型的正确性和应用价值,对舰船气泡尾流场微观气泡探测和鱼雷制导等研究应用具有参考价值。 相似文献
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船舶水下辐射噪声与船体振动的耦合关系是非常复杂的,识别水下辐射噪声与船体振动相关性较高的部位,确定影响水下辐射噪声的关键因素,对降低噪声具有重要工程意义。基于声振耦合分析原理,提出船舶水下辐射噪声抑制的声振相关性方法,探讨了船舶水下辐射噪声与结构振动特性、船上振源的频谱和船体振动响应等的相关性定量评价指标,厘清各因素对水下辐射噪声的影响规律。舱段及拖轮降噪设计示例表明,相关性定量评价指标的计算量小,根据指标值可以高效确定与水下辐射噪声相关性高的结构及影响参数,实现船舶水下辐射噪声的高效抑制设计;通过调整振源附近湿表面的板厚,舱段和拖轮的声功率总级分别降低了5.66 dB和4.84 dB,但振动减小幅度与噪声降低幅度并不是线性的。 相似文献
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分析水下航行体辐射噪声,特别是线谱噪声的形成机理,分别给出动力装置和螺旋桨旋转产生的线谱的频率预报公式。在此基础上,以周期信号为模型建立了水下航行体辐射噪声的数学模型,并应用该模型对水下航行体线谱频率进行了预测。 相似文献
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空调离心叶轮尾流噪声的数值预估 总被引:1,自引:0,他引:1
由于现有的计算技术限制,风机气动噪声的数值预估是非常困难的。对于单个离心叶轮,已知其最主要的气动噪声源是叶片尾缘涡脱落导致的叶片表面压力脉动。基于Lee(1993)的轴流风机尾流噪声模型,提出一种可适用于离心叶轮尾流噪声数值预估方法。它包括三项主要工作:首先利用商用CFD软件Fluent对叶轮内的三维流场进行了数值模拟,并对所得气动性能进行实验验证;然后对叶片尾缘附近的速度剖面进行分析,提取出吸力面和压力面两侧的边界层厚度;最后,根据改进的噪声预估模型对叶轮的总声压级进行数值预估,在设计工况附近所得结果与实验值相比误差小于3dB。 相似文献
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为真实模拟壳体噪声的激励源特性,建立螺旋桨-轴系-壳体耦合系统有限元模型,以CFD计算得到的螺旋桨非定常载荷作为激励源,采用模态叠加法计算耦合系统强迫振动响应;分别以桨叶表面偶极子声源和耦合系统表面振速作为边界条件,采用声学直接边界元法计算螺旋桨直接辐射噪声和耦合系统振动噪声。数值计算结果表明:两种噪声的声压级都随螺旋桨转速的增加而增大,其中振动噪声增幅较小;耦合系统振动噪声声压级随轴承刚度的增加而增大;两种噪声的声压级在量级上较为接近,在频谱及声压分布上具有各自的特征,在预报耦合系统水下辐射噪声时应综合考虑两种噪声的影响。 相似文献
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蛙人是港口和水下设施的重要威胁,蛙人运载器产生的辐射噪声是对依靠运载器执行任务的水下蛙人实施警戒探测的重要依据,目前利用声学系统被动探测是发现水下蛙人的有效手段之一。文章针对某型蛙人运载器的实际探测问题设计了声学测量实验,实验包括消声水池测量和海上测量两部分,目的是获取蛙人运载器的有效声学特征,包括声源级、指向性、功率谱、LOFAR谱和DEMON谱等,获得有效的轴频、叶频及其各次谐波簇。在实验测量的基础上,系统分析了某型蛙人运载器辐射噪声的典型时频变化特征,为水下蛙人运载器的警戒探测提供实测数据支撑。 相似文献
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本文总结了各种舰船辐射噪声特性及其模拟产生原理技术方法 ,重点分析研究了常用的水声换能器模拟方法的各种模拟技术原理、技术实现及其应用特点 ,对相关设备的研究有一定的参考价值。 相似文献
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拖船辐射噪声严重影响拖线阵声纳的探测性能,该噪声是成分复杂、多途传播的近程强干扰,如何抵消该噪声是拖线阵声纳面临的一个难题。在讨论了拖船噪声的成因、谱特性以及多途传播路径等问题后,通过对拖船辐射噪声的特性分析及逆波束形成(Inverse Beamforming,IBF)算法的理论研究,并经仿真表明:基于IBF算法的拖船噪声干扰抵消技术能够有效抵消拖船辐射噪声。海试数据验证了抵消后目标信号所在方位更清晰,且能识别出弱目标信号,其抗多途效果好。该方法易于实现,抵消效果显著,具有一定的实用性和可行性。 相似文献
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任何船舶在运动过程中其机械设备的运转,以及船体本身的运动,都不可避免地会产生噪声,这种噪声在水中向周围传播,就在水下形成了随时间和空间分布的船舶辐射噪声场。由于船舶体积庞大、设备众多,在近场是一个十分复杂的体积声源,其声场具有时、空变化特性和指向性,在测量船舶水下辐射噪声时,为保证获得足够的信噪比,通常只能在近距离进行测量。因此开展船舶体积声源的建模研究,是十分重要和必要的。为了验证浅海波导条件下的船舶辐射噪声源模型,在某浅海海域,测量了一艘渔政船的辐射噪声。实测数据的处理结果验证了船舶辐射噪声源模型的有效性,即利用建立的船舶辐射噪声源模型可有效地描述体积声源的声场分布。本文的研究成果对于分析船舶目标的固有特性具有指导意义。 相似文献
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为了改善分类系统的性能,进一步提高舰船辐射噪声分类的正确率,该文提出了一种基于深度神经网络的多特征融合分类方法。该方法首先提取舰船辐射噪声几种不同的特征,将提取的特征同时用于训练具有多个输入分支的深度神经网络,使网络直接在多种特征参数上进行联合学习,通过神经网络的输入分支和连接层实现特征融合,再对舰船辐射噪声进行分类。为了特征深度学习提取了舰船辐射噪声的频谱特征、梅尔倒谱系数和功率谱特征,并将多特征融合分类方法与在一种特征上进行深度学习分类方法的正确率进行对比。实验结果表明,基于深度学习的多特征融合分类方法可以有效地提高舰船辐射噪声分类的正确率,是一种可行的分类方法。 相似文献
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船舶辐射噪声的包络谱中蕴含着轴频和桨叶数等船舶固有特征信息,对船舶目标识别具有重要意义。为了提高船舶辐射噪声包络谱解调性能,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和窄带包络相关的改进DEMON分析方法。首先利用VMD算法代替传统带通滤波器,将船舶辐射噪声信号分解为若干个子带;然后对各子带进行希尔伯特(Hilbert)检波并计算平均窄带包络相关系数,用于衡量信号的包络调制在频域上的非均匀性;最后提取各子带信号包络谱并按照平均窄带包络相关系数进行加权融合,从而得出宽带噪声信号的包络谱。利用该方法对实测不同类型和不同航速船舶辐射噪声信号进行了处理,结果均表明所提方法能有效提高包络谱解调效果,较传统方法更为有效。 相似文献
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为了获取实测舰船辐射噪声信号中有效的目标信息、提高低信噪比条件下目标信号的可分性,文章提出了结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和共振稀疏分解(Resonance-based Sparsity Signal Decomposition,RSSD)的舰船辐射噪声信号特征提取方法。基于舰船辐射噪声信号具有一定的周期性而外界干扰具有随机性的特点,首先利用VMD自相关分析的方法重构信号,主要剔除带外噪声分量;然后采用RSSD算法基于信号共振属性的不同,进一步滤除带内噪声和瞬态干扰,实现对信号中周期性振荡成分的提取;最后提取信号的波形结构特征用于目标的分类识别。仿真信号与实测信号分析表明,该方法可以较好地滤除带内外噪声,增强舰船辐射噪声信号固有的窄带特征。多类舰船目标的分类实验结果表明,该方法可以有效提高低信噪比信号的可分性,有利于提高目标识别的性能。 相似文献