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弹性结构封闭空间有源消声 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究了外力激励弹性结构条件下封闭空间有源消声问题。首先根据声弹性理论,提出分步代入法求解初、次级声场,然后以矩形空间为例,研究了不同介质条件下有源消声规律。结果表明:对于弹性结构封闭空间有源消声,当结构一声腔耦合较弱时,次级声源基本上只能抵消声腔模态;当结构一声腔耦合较强时,次级声源不仅能抵消声腔模态,而且对抵消与声腔模态耦合良好的结构模态辐射声也有作用。最后,以有限长圆柱封闭空间为模型,完成了结构受点力激励,腔内为空气介质和水介质条件下的单次级声源有源消声实验。验证了理论结果。 相似文献
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如何求解阻尼边界封闭空间中声源点到接收点的低频声传递函数已成为目前小尺度封闭空间可听化技术研究的关键技术,能处理任意形状及复杂边界条件的有限元素法可作为求解该问题的适合方法,以室内声声有源Helmholtz方程及其相应边界方程为基础,本文推导出了用于小尺度阻尼边界封闭空间声传递函数的有限元素求解方法,并编制了相应的计算机程序,在算例中,首先通过与模态叠加法计算结果进行比较,验证了该方法的正确性。最后计算了某型车体内腔中任意两点间声传递函数。 相似文献
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融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高AdaBoost分类器集成算法的分类精确度并简化分类系统的复杂度,提出一种融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法(IFSelect-SVME)。该算法在AdaBoost算法的每个循环中利用加权免疫克隆样本选择算法进行样本选择,并用互信息顺序向前特征选择算法进行特征选择,再利用每个循环优化选择得到的特征样本子集训练个体SVM分类器,并对其进行加权集成,生成最终的决策系统。对实验所用9组UCI数据集的仿真结果表明:与支持向量机集成(SVME)算法相比,IFSelect-SVME算法的正确分类率有所提高,且样本数可减少30.8%~80.0%,特征数可减少32.2%~81.5%,简化了集成结构,缩短了测试样本的分类时间,所得到的分类系统具有更好的分类精度。 相似文献
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