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2.
对石英音叉增强型光声光谱(QEPAS)系统中常用的石英音叉进行了有限元模态计算,获得石英音叉前6阶振型与模态频率,认知了第4阶对称摆动振型为有效振动,利用单因素法分析了石英音叉的音臂长度l1、音臂宽度w1、音臂厚度t、音臂切角θ、音臂圆孔直径d及音臂圆孔高度h对低阶有效共振频率(Fre)的影响,敏感度依次为: l1> w1>d>θ>t>h,考虑实际设计情形,筛选出了l1,w1,d与h四个石英音叉设计变量,采用Box-Behnken实验设计方案与RSM(response surface methodology)方法,以Fre为函数目标,建立l1,w1,d与h的二次回归响应面模型,得到了参数之间的交互作用,利用Design-Expert软件对响应面模型进行设计参数反求,结果表明,在15 000 Hz≤Fre≤25 000 Hz计算区域内误差较小,基本满足QEPAS系统的计算需求,所提出的研究与设计方法具有一定通用性,可为QEPAS系统中石英音叉结构参数设计提供参考。 相似文献
3.
5.
为提高计算效率,提出有限体积法离散下的虚拟区域颗粒两相流动直接模拟方法.在控制方程中加入相应的虚拟区域源项,保证了颗粒内部的刚体运动特性.该源项中含有颗粒信息部分及流体信息部分.在每次迭代后,对源项中的流体信息部分进行更新,从而更好地保证颗粒内速度的刚体分布.计算静止颗粒圆柱绕流及单个颗粒的沉降过程,验证了算法的准确性. 相似文献
6.
针对水下椭球粒子,以声散射理论为基础,采用分波序列的方法,建立了椭球粒子声辐射力的理论计算模型。进而根据声辐射力计算公式,以刚性椭球粒子和液体椭球粒子为例,计算并分析不同Bessel波束作用下椭球粒子的轴向声辐射力函数特征。数值仿真计算结果表明,对于刚性椭球粒子,扁平椭球粒子相对于细长椭球粒子更有助于激发负声辐射力;对于液体椭球粒子,细长椭球粒子相对于扁平椭球粒子更加容易产生负声辐射力;对于不同介质的椭球粒子,不同的入射波束激发的负声辐射力的效果也存在明显的差异。该结果为复杂的尺寸和介质粒子声操控技术提供了理论的可行性。 相似文献
7.
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。 相似文献
8.
古镇作为集自然景观与人文景观一体的景区,具有丰富的声音类型。本研究以大研古镇为例,通过实地调研探究不同声音偏好的游客对古镇声景观的主观评价差异。基于游客的声音偏好,将游客分为偏爱自然声和偏爱人工声两大类。通过因子分析提取游客声景观主观评价的5个主因子:大小、音质、效价、偏好和唤醒。进一步分析发现,这5个因子具有一定的层级性,其中从大小到唤醒代表声景观评价从声音的物理属性向声音的联想评价逐级提升。其中在低层级评价(大小、音质)中,偏好自然声的游客和偏好人工声的游客无显著差异,低层级评价具有稳定性;而在高层级评价(效价、偏好和唤醒)中,偏好人工声的游客更关注古镇声景观的淳朴性和遗产性。因此,游客对声景观的主观评价可视为一种指标,判断景区声景所处的评价阶段,从而为景区声景观改善提供更有针对性的建议。 相似文献
9.
声发射技术作为一种动态无损检测手段,主要实现对材料产生的缺陷进行动态监测及损伤位置的预测。微机电系统声发射传感器在检测材料疲劳裂纹位置和扩展方向上应用广泛,实现其对材料裂纹的3-D动态位移检测,对于无损检测技术的发展具有重要意义。该文提出了一种新型3-D微机电系统声发射传感器,首先对3-D微机电系统声发射传感器进行了结构设计和性能分析,结构方面主要包括z方向响应传感单元和x、y方向响应传感单元设计;其次通过传感器的阻尼、谐振点处灵敏度计算,证明传感器的性能良好;最后采用有限元软件ANSYS对z方向响应传感单元做了模态和谐响应分析,x、y方向响应传感单元做了模态分析和谐响应分析,仿真结果与理论值吻合较好,验证了结构设计的合理性,对实现材料裂纹的三维动态检测具有一定的参考意义。 相似文献
10.
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。 相似文献