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针对通过噪声的空滤器声学特性研究与改进 总被引:1,自引:0,他引:1
通过实验方法分析研究了一种中型乘用车通过噪声的特性,比较该车进、排气两侧通过噪声的声级和频谱特性,确定了进气噪声对车辆进气侧通过噪声的重要影响.为了解决该车进气噪声的问题从而达到整车降噪的目的,应用实验与边界元法计算两种手段,对该车空滤器的频率响应特性进行了研究.研究发现空滤器声系统的第一阶声固有频率与进气噪声基频相耦合是造成该车辆进气侧通过噪声高于排气侧的重要原因.基于这一研究结果,在计算和实验的基础上利用Helmholtz共振腔对空滤器的声学特性进行了改进,改进后的空滤器对降低车辆进气侧通过噪声有很好的作用. 相似文献
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随着城市化进程的不断加快,我国城市正面临着越来越严峻的洪涝问题。本文在社区尺度上构建雨洪管理模型(SWMM),使用遗传算法率定SWMM模型参数;在对研究区降雨分析的基础上,采用模糊识别法筛选出最具代表性的两种雨型;基于不同的降雨情景与SWMM模拟值组成的数据集,建立长短期记忆神经网络(LSTM)模型模拟研究区降雨径流关系,并使用不同工况评估了LSTM模型效果。结果表明,LSTM模型对降雨径流的模拟与SWMM模型基本吻合,而其对洪峰流量的拟合略有偏差。在较小降雨下,LSTM模型模拟洪峰流量较SWMM输出结果偏小;在较大降雨下,模拟结果偏大;在中等降雨时,模拟效果最好。此外,50个隐含层单元的拟合效果更好,但同时更多的隐含层单元对洪峰流量拟合效果更好。 相似文献
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为了深入研究颗粒在静电除尘器内的传输行为,采用开源软件OpenFOAM计算了Maxwell方程组、连续方程、动量方程、颗粒荷电和输运方程,分析线板型静电除尘器内电场、流场和颗粒浓度分布的特点.结果 表明,电势、流场和收尘效率的预测值与实验数据符合良好.在线板型静电除尘器内,电势和电荷密度以电晕线为中心呈对称分布,流场和颗粒浓度场以电晕线连线为对称轴基本呈对称分布.静电除尘器的收尘率随板间距的增加而减小,随电晕线间距的增加先增加后减小.当表示电场力与惯性力之比的无量纲准数MEHD和表示惯性力与黏性力之比的雷诺数Re的平方之比NEHD/Re2< 1.31×10-8时,静电除尘器内漩涡几乎消失,一次流占主导地位.当NEHD/Re2>3.35×10-6时,静电除尘器内流场出现多个大尺度漩涡,电子风占主导地位.当NEHD/Re2> 3.35×10-6或NEHD/Re2 <3.35×10-8时,大涡模拟和k-ε湍流模型预测的收尘效率相同;当1.31×10-8<NEHD/Re2<3.35×10-6之间时,大涡模拟和k-ε湍流模型预测的收尘效率存在较大差异. 相似文献
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为实现富氧燃烧技术的广泛推广,对煤粉燃烧在富氧气氛下的颗粒物排放特性进行了研究。在1800 K管式炉内进行煤焦燃烧试验,研究了富氧气氛下H2O(g)体积分数(0、5%、10%、20%、30%)对煤焦燃烧超细颗粒物的影响;采用荷电低压撞击器(ELPI+)获得超细颗粒物质量和数量浓度粒径分布并进行分析。结果表明,H2O(g)对超细颗粒物质量浓度和数量浓度粒径分布无影响,但会导致超细颗粒物的峰值波动。超细颗粒物总数量由最小粒径超细颗粒物决定,5种水蒸气浓度下EL?PI+第1级撞击器收集到的超细颗粒物数量占比均超过65%。超细颗粒物总质量由最大粒径超细颗粒物决定,5个水蒸气浓度下ELPI+第7级撞击器收集到的超细颗粒物质量占比均超过94%。低H2O(g)浓度会抑制超细颗粒物生成,H2O(g)体积分数为5%时的抑制作用最显著;高H2O(g)浓度会促进超细颗粒物生成。这是因为一方面H2O(g)与煤焦发生气化反应,使煤焦颗粒周围产生还原性气氛,促进矿物质还原为单质,进一步促进矿物质蒸发;另一方面气化反应是吸热反应,会降低煤焦颗粒燃烧温度,同时H2O(g)加入也导致烟气热容增加进一步降低,煤焦燃烧温度抑制煤中矿物质的蒸发,导致超细颗粒物生成减少,是2种作用相互竞争的结果。此外,H2O(g)的加入使超细颗粒物平均粒径增大,0~5%H2O(g)时超细颗粒物平均粒径增大最迅速。 相似文献
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常规粉末压片制样是一种简单、高效的绿色环保制样技术,但是应用于某些沉积物样品制备存在样片表面粗糙和粉末容易脱落的问题。实验采用高于常规的压力进行样品制备,建立了X射线荧光光谱法(XRF)分析海洋沉积物样品中包括硫、氧化钠、氧化镁、三氧化二铝、二氧化硅、五氧化二磷、氧化钾、氧化钙、二氧化钛、氧化锰、三氧化二铁、钴、镍、铜、锌、钒、铬、镓、铌、锆、钇、锶、铷、铅、钡、镧、钕和铪在内的28种主、微量组分的方法。探讨了压力为300 kN和1 600 kN时的制样效果,并尝试引入BP神经网络模型利用其非线性拟合能力校正主量组分的基体效应。结果表明,采用1 600 kN压力制备的样片,表面致密、光滑、不龟裂和不掉粉,制样重复性和测试精密度也有较大提高。以55个有证标准物质中17种组分的数据集为训练样本,建立了海洋沉积物样品中主、微量组分的遗传算法-BP神经网络预测模型。按照实验方法对各组分含量相对较低的实际样品连续测试12次,计算得方法的检出限在 0.63~634 μg/g之间;精密度试验结果表明,各组分测定值的相对标准偏差(RSD, n=7)为0.16%~25.1%。方法用于海洋沉积物实际样品分析,其分析结果与国标法的测定结果吻合,能够满足海洋沉积物样品中多种组分准确分析的要求。 相似文献
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