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题名泡沫铝复合结构隔声性能的仿真和实验研究
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作者
徐金荣
王影
张弛
周玉坤
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机构
安徽建筑大学
北京师范大学物理学院
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出处
《佳木斯大学学报（自然科学版）》
CAS
2024年第7期94-96,共3页
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基金
安徽省教育厅重点项目(KJ2020A0482)
安徽省优秀青年人才项目(gxyq2021196)
安徽建筑大学校级质量工程项目(2021jy81)。
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文摘
泡沫铝材料在交通运输、航天和建筑隔声等方面具有广阔的应用前景,然而单层泡沫铝其内部孔径和孔隙率不同严重影响了材料的隔声效果。构造两种复合结构,分别采用COMSOL软件仿真和实验室阻抗管测试两种手段对隔声性能进行了研究,结果表明:泡沫铝-玻璃纤维吸音棉复合结构在低频和中高频的隔声性能有一定的改进,而对于泡沫铝-三聚氰胺海绵复合结构,其隔声性能在各个频段均得到了极大提升,平均隔声量提升了将近6.8dB。
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关键词
泡沫铝复合结构
COMSOL仿真
阻抗管
实验研究
隔声性能
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Keywords
aluminum foam composite structure
COMSOL simulation
impedance tube
experi-mental study
sound insulation performance
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分类号
TU112.21
[建筑科学—建筑理论]
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题名泡沫铝材料声学参数计算及其应用
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作者
张学勇
魏定源
戴梦超
马田伟
张学庆
周玉坤
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机构
安徽建筑大学数理学院
安徽建筑大学安徽省建筑声环境重点实验室
安徽建筑大学声学研究所
安徽省新方尊自动化科技有限公司
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第6期255-260,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61471003)
安徽省高校学科拔尖人才学术资助项目(gxbjZD2021066)
+1 种基金
安徽省教育厅自然科学基金重点资助项目(KJ2020A0484)
产学研合作研究资助项目(HYB20220108)。
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文摘
泡沫铝材料曲折因子、热特征长度和黏性特征长度等声学参数对其吸声性能有重要影响。针对泡沫铝声学参数难以在实验室完成检测的问题,本文研究采用Johnson-Champoux-Allard多孔介质模型,运用全局最小二乘优化方法完成对泡沫铝材料的声学参数反求,通过与熔体发泡法制备的泡沫铝吸声性能实测值比较,验证所提方法的可行性;通过数值计算,进一步分析泡沫铝流阻率、黏性特征长度、热特征长度、曲折因子和孔隙率等声学参数与其吸声系数的关系。结果表明:增大流阻率、曲折因子和孔隙率均使泡沫铝吸声性能增强;热特征长度和黏性特征长度的改变对吸声系数影响较小;增大孔隙率,泡沫铝的吸声性能提升最为明显。研究成果可为泡沫铝的研发制备和实际工程应用提供借鉴和指导。
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关键词
声学
泡沫铝
多孔介质模型
声学参数
吸声系数
降噪系数
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Keywords
acoustics
aluminum foam
porous media model
acoustic parameters
sound absorption coefficient
noise reduction coefficient
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分类号
TU112.5
[建筑科学—建筑理论]
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题名高铁客站候车厅室内噪声调查与声舒适度影响分析
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作者
杜晓辉
张大钊
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机构
安徽建筑大学安徽省建筑声环境重点实验室
北京交通大学建筑与艺术学院
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出处
《山西建筑》
2024年第9期19-22,53,共5页
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基金
安徽建筑大学安徽省建筑声环境重点实验室开放课题(AAE2021YB04)。
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文摘
高铁客站候车厅的空间广阔且噪声源复杂,因此其声环境质量备受关注。通过现场调查方式,研究了声舒适感知的影响因素。结果表明,候车厅内的噪声水平是影响声舒适度的主要因素,与声舒适度评分呈负相关。此外,研究还发现不同性别、年龄和旅客驻留时间对声环境感知有一定影响。女性对声舒适感知更宽容,年长者对声舒适度更宽容,旅客在候车厅驻留时间越长,声环境舒适度评价分数越低。
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关键词
高铁客站
候车厅
声环境
声感知
影响因素
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Keywords
the high-speed railway station
waiting hall
acoustic environment
sound perception
influencing factor
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分类号
TU112.3
[建筑科学—建筑理论]
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题名基于稀疏矢量声阵列的噪声源识别方法研究
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作者
景文倩
曾相龙
叶玲
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机构
华东交通大学轨道交通基础设施性能监测与保障国家重点实验室
华东交通大学交通运输工程学院
安徽建筑大学安徽省建筑声环境重点实验室
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出处
《华东交通大学学报》
2024年第5期105-114,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(12264015)
江西省“双千计划”引进类创新领军人才长期(青年)项目(jxsq2023101062)
+1 种基金
江西省自然科学基金资助项目(20242BAB25036)
安徽省建筑声环境重点实验室开放课题基金项目(AAE2023G01)。
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文摘
【目的】为了提高质点振速的重建精度,保证声源识别的准确性,【方法】采用质点振速测量替代传统的声压测量,然后将矢量传感器与稀疏采样及稀疏正则化相结合,建立一个基于稀疏矢量声阵列的压缩等效源-近场声全息技术模型(CESM-v),并开展数值仿真和实验研究。通过质点振速重建、等效源源强重建、误差计算等多角度分析,将文章提出的CESM-v模型与传统的等效源-近场声全息技术(ESM)模型和现有的CESM-p模型进行对比。【结果】CESM-v模型总是优于另外两个模型,在稀疏采样条件下可获得媲美传统ESM充足采样条件下的质点振速重建效果,且比CESM-p模型具有更高更稳定的质点振速重建精度。仿真和实验结果均表明,CESM-v模型具有更好的稳定性和可靠性,在少量采样点条件下依然可获得较好的质点振速重建结果,从而保证声源识别的准确性。【结论】凭借优越的声场重构稳健性,CESM-v模型可推广至轨道交通等实际工程中,应用于噪声源识别及故障诊断。
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关键词
噪声源识别
稀疏矢量声阵列
质点振速测量
压缩感知
近场声全息
等效源法
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Keywords
noise source identification
sparse vector acoustic array
particle velocity measurement
compressed sensing
near-field acoustic holography
equivalent source method
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分类号
U216
[交通运输工程—道路与铁道工程]
TB535
[理学—声学]
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题名基于STA-CRNN模型的语声情感识别
被引量：1
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作者
张志浩
王坤侠
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机构
安徽建筑大学电子与信息工程学院
安徽建筑大学安徽省建筑声环境重点实验室(安徽建筑大学)
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出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2022年第5期843-850,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62001004)
安徽省高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(gxbjZD2021067)
+2 种基金
安徽建筑大学科研发展基金项目(JZ202118)
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2020A0470)
安徽建筑大学安徽省建筑声环境重点实验室开放课题(AAE2021ZR02)。
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文摘
语声情感识别对人机交互和情感计算研究领域具有重要作用,各类研究方法层出不穷。近期研究学者应用卷积神经网络和长短期记忆网络方法提取对数Mel谱图空间特征和时间特征,取得了一定的成果。然而不论是卷积神经网络还是长短期记忆网络提取特征时,都会产生特征冗余,导致语声情感识别效果下降。针对这一问题,该文提出了一种基于时空注意力机制的卷积-递归神经网络模型,采用对数Mel谱图和其一阶差分、二阶差分作为特征输入,在使用卷积神经网络提取空间特征和长短期记忆网络提取时间特征时,加入空间注意力和时间注意力机制,从而使上述网络能够更好地提取到对数Mel谱图中有效表征情感的空间特征和时间特征。该模型在Emo-DB和IEMOCAP语声数据集上的加权准确率分别达到86.8%、69.4%,未加权准确率分别达到84.7%、65.5%,优于当前大多数先进方法。
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关键词
语声情感识别
对数Mel频谱图
时空注意力
时间特征
空间特征
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Keywords
Speech emotion recognition
Log-Mel
Spatiotemporal attention
Time features
Spatial features
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分类号
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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