简介:植物群落是河岸带湿地的重要组成部分,对河流护坡生态系统的改善发挥着重要作用。通过实地调查和测定研究京杭运河淮安段天然芦苇群落对风速、噪音的影响。结果表明:与无植物对照地相比,有芦苇分布的背风面风速变小,噪音降低,其日变化也呈现一定变异。不同芦苇群落由于宽度及密度等结构特征的差异其作用强度明显不同。密集芦苇群落和中密芦苇群落的消风减噪效应明显好于稀疏芦苇群落,日平均消风率分别为63.95%和66.25%;日平均减噪率分别为9.81%和6.13%。气流与声波穿越苇群后,在苇群内部形成明显的低风弱噪区,但越过苇群后二者呈现不同的变化曲线。通过苇群的风速变化拟合方程为:y1=-0.0005x3+0.0336x2-0.5428x+2.7416(R2=0.8216);通过苇群声级变化的拟合方程为:y2=-0.0012x3+0.0806x2-1.5362x+65.09(R2=0.8452)。芦苇群落对航道行船具有明显的抵风消浪与消音降噪功能,是一种值得保护和应用的河岸带生态护坡模式。
简介:摘要:在汽车的工业生产中提前预估分析对汽车进行风噪降低是汽车生产中的重要一环不可或缺,本文将针对汽车风噪产生的原因采用DFMEA工具即失效模式及后果分析,分析汽车风噪产生的原因并提出预防措施。
简介:摘要:汽车风噪源是随着汽车行驶产生的一种噪音,对驾乘者的舒适性和车内声品质有着重要影响。然而,汽车风噪源的复杂性使其识别与定位成为一个具有挑战性的问题。过去几十年里,许多研究者致力于发展各种方法和技术来解决这一问题。传统的声学分析方法通过采集和分析声音信号,可以获取一些基本的特征信息。然而,这些方法往往受到环境噪声和其他噪音的干扰,且对于复杂场景的适应能力有限。为了克服传统方法的局限性,越来越多的研究开始关注基于机器学习的汽车风噪源识别与定位技术。机器学习算法可以通过对大量数据进行训练和学习,自动提取风噪源的特征并进行分类或定位。这种方法不仅克服了传统方法在处理复杂情况下的困难,还可以逐步提高系统的准确性和稳定性。
简介:基于MATLAB的强大科学计算功能,研究了其与Labwindows/CVI接口技术,并利用该技术对测试系统采集到的数据进行小波分析处理.在实验室采用信号发生器模拟外部现场信号对所设计的测试系统进行测试,证明该系统能够较得到预期的效果.
简介:摘要:通过CFD技术,我们研究了三种不同的新型风口结构,并发现了一种能够降低噪声的方案。我们发现,采用圆形螺旋式的风口,能够达到较高的降噪性能。此外,我们还通过模拟计算发现,除了风机本身,所有的测量点都处于0~250Hz的高频,因此,我们建议将一种能够降低低频噪声的隔音材料安装在新型风机的内部。经过基频检查,我们发现这种模型是有效的。新风机出风口噪声问题一直是建筑环境中的重要难题之一。对新风机出风口减噪结构进行优化设计的研究意义在于,可以有效地降低室内噪声,提高建筑环境的舒适度和品质,同时也能够提高建筑能源利用效率,实现可持续发展。此外,新风机出风口减噪结构的研究还有助于推动建筑节能减排、绿色环保等方面的发展,具有重要的实际应用价值和社会意义。
简介:针对非平稳农民收入时间序列,采用dmey离散小波进行多层分解,应用Penalize类型软阀值分别对各层的高频分量进行消噪处理,经离散小波逆变换重构得到农民收入时序的趋势成分和周期成分。改革开放以来,农民收入分别以1984、1999两个波峰年以及1992、2006两个波谷年份为分界点,可划分为三个增长周期。农民收入在不同尺度上存在着持续时间分别为3年、8年、15年的短、中、中长周期波动,中长周期表现最为明显,居于主导地位,中周期的影响主要在近十年逐步变得清晰。无论是从收入增长的周期波动还是长期趋势角度看,今后一段时期内的农民增收形势都相对乐观。千方百计继续保持农民收入快速增长的长期趋势,应是今后的工作重点。