机场单噪声事件评估方法改进研究

为了提高机场噪声评估合理性,针对单噪声事件,基于航迹模拟仿真数据,通过实距计算、插值计算和修正计算绘制机场噪声动态等值线图和敏感点噪声变化图。考虑噪声动态变化结果,分析现有静态评估指标Amax不足,采用SEL指标并对噪声敏感点进行噪声补偿处理。最后以广州白云机场GYA方向进场为例,从地面和空间噪声的分布对比分析了现行评估指标和改进评估指标的评估结果。结果表明:现行Amax指标评估忽视了噪声累积,造成噪声结果偏小,改进SEL指标与Amax指标相比较,敏感点噪声值提高超过10 d B;改进SEL指标较Amax指标在各等级噪声所影响面积、体积方面均有所增加。

基于噪声事件的道路交通噪声评价新进展

传统噪声指标以能量等效计算为基础,对道路交通噪声的动态性难以准确反映,存在一定局限。近年来随技术的进步,基于噪声事件(Noise Events)的指标得以提出,并完善了评价体系。噪声事件指明显区别于背景噪声的声音片段,在道路交通噪声控制中,可促使对交通流有针对性的干预,降低噪声烦恼度。首先论述噪声事件对人在睡眠障碍、情绪干扰及行为干扰三方面的影响;随后分类综述既有道路交通中噪声事件的评价指标和应用,重点介绍近期所取得的进展;最后明确指标体系的适用范围。因其受交通结构、交通组织及管理等因素影响较大,目前以欧洲为主体的研究未必适合我国,亟需有针对性的重点研究,统一评价标准,为交通噪声精准的管控与改善提供技术支持。

单个飞机噪声事件最小顶点覆盖模型的机场噪声监测点分布方法

为监测和分析中小型机场附近噪声污染状况,提出一种基于单个飞机噪声事件最小顶点覆盖模型的机场噪声监测点分布方法。该方法以大量网格点作为候选监测点,形成顶点集合,利用INM噪声预测软件计算各顶点在每个噪声事件发生时的噪声值,根据单个飞机噪声事件的限值确定各顶点监测到的噪声事件,从而建立最小顶点覆盖模型,然后采用改进的贪心算法求得近似最优解,使得顶点能覆盖所有噪声事件并且个数最少,实验证明改进的贪心算法比传统的贪心算法得到的解更优,需要的监测点更少。

基于多模态注意力的噪声事件分类模型

如今,社交媒体因其低成本、易于访问和快速传播而成为人们获取新闻资讯和了解实时事件的主要渠道之一。社交媒体为分析特定事件提供了包含文本和图像等多种模态的信息,这其中包含了大量无关事件和虚假信息。为此,结合文本-图像对来判断文本和图像是否提供了与特定事件相关的信息,从而筛选出与之无关的噪声事件。由于文本中的描述往往与相对应的图像中的情景相关联,因此提出了一个基于多模态注意力的结合文本和图像信息的方法进行事件分类。该方法能很好地关注到文本和图像中的重要信息并促进不同模态的信息交互。在CrisisMMD数据集上的实验结果表明,该方法优于6种强的基线方法,证明了所提多模态注意力模型能够有效融合不同模态的特征,得到更优的联合表示。

单飞行事件噪声关联规则挖掘及信念网络表示

挖掘各种噪声影响因素与机场噪声之间的关联规则,能够为机场经营者制定有效的降噪措施提供科学依据。先将FP-Growth算法与数据立方体相结合,构造FP-Growth-Cube算法挖掘单飞行事件噪声与各噪声影响因素之间的关联规则,然后通过信念网络可视化表示关联规则。此方法不但直观、清晰,而且克服了关联规则不能表达不同规则之间联系的弱点,图形化地综合表示各因素对噪声的影响。最后,实验从降噪措施之一的机型选择角度,与权威噪声预测软件INM对比,验证了该方法的可行性和有效性。

基于神经网络集成的单个飞行事件噪声预测模型

通过分析影响单个飞行事件噪声的各种因素,构建了BP神经网络回归预测模型,并通过自适应遗传算法优选出参与集成的个体神经网络,提出了预测单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型.为了有效保证差异性,设置不同隐藏神经元个数和Bagging算法来构建和训练单个网络.实验结果表明,单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型相对单个BP神经网络模型泛化能力更强,稳定性能更好.本文方法在测试集上误差在3dB以内的平均比率为96.9%,比单个网络高6.8%.

机场噪声监测中的背景噪声影响及其监测方法研究

基于典型飞机噪声事件监测数据,采用声级叠加方法分析背景噪声对飞机噪声暴露声级LAE的影响。结果显示,为了保证测量数据的有效性,开展机场噪声监测时,背景噪声应低于单次飞机噪声事件最大声级15 dB以上。通过比选等效声级L_(eq)和累积百分声级L_(10)、L_(50)、L_(90)、L_(95)等常用噪声监测指标,证明采用与单次飞机噪声事件同期的5~10 min累积百分声级L_(50)作为背景噪声具有较好的代表性,并基于此提出了机场噪声监测中的背景噪声测量及处理方法。此方法科学、高效,适用于通过噪声监测设备自动获取背景噪声,对完善机场噪声监测方法具有较好的借鉴意义。

机场噪声评价量分析与比较

分析世界主要国家和地区使用的机场噪声评价量的基本原理、计算方法及控制标准,并基于某大型繁忙机场实际噪声监测数据,通过实验分析论证各机场噪声评价量的共性和差异,指出现有机场噪声评价量的不完备和需改善之处。

观音岩水电站大坝混凝土微震监测有效事件提取方法与技术

观音岩水电站大坝混凝土微震监测数据分析处理的难点是监测区域内施工干扰重、噪声事件多。总结碾压混凝土梁(模型)三点弯曲破坏试验微震事件波形特征,分析大坝混凝土微震监测过程典型噪声事件与混凝土(模型)微震事件波形特征差异,提出"两筛除,一分类"法自动提取大坝混凝土微震监测过程的有效事件。"两筛除,一分类"法即筛除周期噪声事件、筛除条带状噪声事件,采用波形包络线互相关法对筛除后事件进行分类,提取有效事件。研究表明,采用"两筛除,一分类"法可以快速准确处理完成观音岩水电站大坝混凝土微震监测原始数据,自动提取出有效事件,为实时监测分析大坝混凝土裂缝发展趋势提供基础条件。

金川二矿区微震监测系统检测事件分类方法探讨

针对目前矿山微震监测中人工识别振动信号工作量大、效率低、准确性不高等问题,开展对振动事件的波形识别研究,对矿区岩体破裂、生产爆破、机械设备等振源信号进行事件识别、分析,并通过在金川集团二矿区建设长期、连续的微震监测系统来获取大量的实测数据进行检验,取得了有效的成果,对矿区现场事件分类和分析具有良好的指导意义。

机场噪声实时监测系统的设计与应用

机场噪声对周边社区居民的健康生活影响越来越突出,解决噪声问题首先要对飞机噪声进行监测;机场噪声实时监测系统采用双核24位Δ-Σ方式的AD采集技术,利用DSP的计算能力,实现飞机噪声数据的高速采集和实时计算;利用计算得到的时间-声级曲线等参数识别飞机噪声事件,并将声暴露级、声压等参数通过网络发送到云端进行处理,得到有利于机场噪声管理所需参考文件。

一种用于机场噪声监测的WSN节点部署算法

针对监测系统低成本、高监测精度的需求,提出一种适用于机场噪声监测系统的WSN节点部署算法:单个飞机噪声事件下基于改进遗传算法的优化部署算法,设计了基于飞机噪声事件的覆盖连通集模型,规范了遗传约束函数,并采用精英保留机制,提高优化速度,引入均匀设计法构造变异算子,增强了局部搜索能力。仿真实验表明,该算法能快速有效地实现部署节点数目少、飞机噪声事件覆盖率高的优化部署,同时有效降低了成本、提高了监测噪声数据的准确性。

三维WSN环境下的机场噪声监测点布局算法

为监测机场附近噪声污染情况,结合三维WSN部署覆盖机制,提出一种噪声事件约束下的监测点的布局算法。首先根据城市数字地图信息网格化三维待监测区域,然后结合WSN的概率感知模型,设置噪声环境约束参数,利用迭代的贪婪启发式算法进行监测点部署,以最小的节点数实现对机场噪声事件的完全覆盖.利用INM噪声预测软件计算各网格点在每个噪声事件发生时的噪声值进行仿真,结果显示,相对于传统的随机部署和均匀部署算法,本文算法能使用较少的节点满足区域的覆盖和监测精度要求.

机场航空噪声综合评价方法初探

机场航空噪声评价研究主要考虑是某个时间段内机场所有航空器活动产生噪声的能量平均或加权后的能量平均,未能考虑单个航空器噪声产生的影响。本文通过结合已有机场航空噪声评价方法,引入夜晚单事件噪声均值概念来综合评价机场航空噪声。进而科学的指导机场航空噪声控制,减少现有航班量产生机场噪声对机场周边居民影响。