声学超表面的非对称声分束特性研究

非对称声分束超表面是由人工微单元结构按照特定序列构建的二维平面结构,可将垂直入射的声波分成两束传播方向和分束比自由调控的透射波,在声功能器件设计及声通信领域具有广泛的应用前景。本文系统研究了一种实现非对称声分束的设计理论和实现方法,基于局域声功率守恒条件研究了声分束器的设计理论、阻抗矩阵分布、法向声强分布、声压场分布等。利用遗传算法对四串联共振腔结构进行参数优化实现了声分束器所需的阻抗矩阵分布,声压场分布表明声波入射到声分束器后在入射侧激发出两列传播方向相反且幅值和衰减系数均相同的表面波,实现了入射侧与透射侧的局域声功率相互匹配。声波经过声分束器后被分为两束透射波,两束透射波的折射角和透射系数与理论值十分吻合,证明了设计理论及实现方法的正确性和可行性。本文的研究工作可以为新型非对称声分束结构设计提供理论参考、设计方法和技术支持,并促进其在工程领域的实际应用。     

单面柱局域共振声子晶体低频带隙特性分析及结构改进研究

基于有限元法对单面柱局域共振声子晶体进行带隙特性分析,研究了结构参数对该类型声子晶体的影响。结果表明:随着散射体高度的增加,单面柱声子晶体的第一完全带隙的起始频率逐渐降低,带宽逐渐增大;随着基板厚度的增大,单面柱声子晶体的起始频率逐渐升高,截止频率先增大后减小。并且在经典单面柱声子晶体的基础上,组合了两种新型的三组元单面柱声子晶体结构:嵌入式单面柱声子晶体(以下简称结构Ⅰ)和粘接式单面柱声子晶体(以下简称结构Ⅱ)。通过对其带隙特性的分析得出:这两种新结构与经典的单面柱声子晶体相比,都具有更低频的带隙,这对于低频减振降噪是非常有利的。本文的结果将对实际的工程应用提供一定的理论指导。     

利用MCNPX模拟研究不同中子源对有源符合中子法的影响

利用MCNPX软件建立了有源井型符合计数器(简称AWCC)测量模型，模拟了诱发中子源分别为Am-Li源和Am-Be源时AWCC测量贫化铀的中子符合计数率，研究了两种诱发中子源下AWCC测量贫化铀质量的精度。研究表明，Am-Be源引起的诱发中子符合计数率低于Am-Li源引起的诱发中子符合计数率，Am-Be源下的质量刻度曲线拟合度高于Am-Li源下的，相应的质量测量误差也小于Am-Li源下的，Am-Li源下的检验点铀质量相对误差区间为0.3%~13%，Am-Be源下的为0.1%~4.5%。使用AWCC装置测量贫化铀质量时，选取Am-Be源作为诱发中子源时相对误差更小。     

不同浓度的尾砂胶结充填体破坏过程 声发射特性试验研究*

制备了3种不同质量浓度的充填体试件，进行了单轴压缩声发射试验，分析了不同浓度的充填体力学特性，重点研究了试件破坏过程中的声发射振铃计数、声发射累计撞击数与声发射累计能量的比值(r值)、主频及其相对高频信号激增响应系数特征。研究表明：随着浓度的增加，充填体的峰值强度与弹性模量呈增大趋势，充填体中出现的声发射累计振铃计数越多；r值先升高再持续减小到一个较低值，随着外载荷的增加，进入缓慢升高阶段，峰值前均保持在该阶段。充填体破裂前兆信息在声发射信号主频分布中呈现主频段增多现象，表现为由加载初期的1~2个主频段，在临界主破裂时增多到3~5个主频段；且随着浓度的增加，声发射信号主频频段分布越宽，声发射相对高频信号(160~180 kHz)的激增响应系数呈递减趋势。以上特征可为不同浓度的尾砂胶结充填体稳定性监测、预测提供依据。     

水下对转螺旋桨流致辐射噪声机理与预报方法*

水下对转螺旋桨流致辐射噪声的预报对于水下目标的特征提取和分类识别具有重要意义。由桨叶的旋转引起的湍流场是水下对转螺旋桨流致辐射噪声的源场。分述了水下对转螺旋桨湍流边界层脉动、旋转干涉效应和空化效应引发的水动力噪声机制和研究进展,比较了目前工程应用中的3种对转螺旋桨流致辐射噪声预报方法的特点。在分析对转螺旋桨流致辐射噪声数值预报难点的基础上,综述了对转螺旋桨流致辐射噪声计算方法的研究进展,指出间接数值模拟方法是工程中进行对转螺旋桨流致辐射噪声预报的有效方法。     

单颗金刚石切削无氧铜的声发射关联维特征*

声发射技术可以实现无氧铜切削加工特征的监测与评价。采用声发射技术监测单颗金刚石磨粒旋转切削无氧铜，利用G-P算法重构出声发射时域信号相空间，采用自相关函数法计算出相空间时间延迟参数，通过相空间双对数曲线的计算，得到不同切削工况下的关联维数。研究结果表明，进给速度和切削速度对声发射信号影响较不显著，切深与声发射信号振幅呈正效应关系；声发射信号双对数曲线呈现阶段性增加趋势，并逐渐收敛于饱和状态，关联维数随着嵌入维数的增加先快速下降后趋于平稳；金刚石切削无氧铜的声发射信号具有混沌运动变化特性，在较小嵌入维数时，关联维数与切深和切削速度呈现线性负效应关系，与进给速度呈现线性正效应关系。该研究为无氧铜的切削加工提供理论参考。     

贝叶斯优化卷积神经网络公共场所异常声识别*

针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法。提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图。构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征。基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别。该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果。最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性。     

Eu^3+激活氟氧硼酸锗酸盐闪烁玻璃的发光性能

采用传统高温熔融法合成了玻璃组成为B2O3-GeO2-15GdF3-(40-x)Gd2O3-xEu2O3(0≤x≤10)的Eu^3+激活氟氧硼酸锗酸盐闪烁玻璃。在硼锗酸盐玻璃基质中,Gd2O3和GdF3稀土试剂的总含量高达55%,从而确保其密度高于6.4 g/cm^3。闪烁玻璃的光学性能通过光学透过光谱、光致发光光谱、X射线激发发射(XEL)光谱和荧光衰减曲线来表征。玻璃中Gd^3+→Eu^3+离子的能量传递通过激发光谱、发射光谱和Gd^3+-Eu^3+离子间距得到证明,同时也确定了在紫外线和X射线激发下Eu^3+激活氟氧硼酸锗酸盐闪烁玻璃的最佳浓度。Judd-Ofelt理论分析了玻璃中Eu―O键的共价性随Eu^3+掺杂浓度增加而显著增强。Eu^3+激活氟氧硼酸锗酸盐闪烁玻璃在80~470 K温度范围内荧光衰减曲线和发射光谱的温度依赖关系最终证实了其具有较好的发光稳定性。