基于声压幅度比的多声源分离定位决策研究

利用声压幅度比模型,提出了一种基于声压幅度比的多声源分离定位方法,该方法利用盲信号分离算法实现混合声源信号的分离,根据谱估计的相似度确定接收信号中各声源的分配情况,结合幅度差异因子获得传感器的声源信号分布,再通过单声源的声压幅度比模型确定声源位置,实现多声源定位。由于盲信号分离算法比较成熟,且实际中的声源信号大多为非高斯,因而满足盲信号分离条件。该方法具有实用强、应用性广等特点,对其它分离、定位问题也有借鉴作用。

基于声压幅度比的声源定位

该文提出一种使用声压幅度比进行声源定位的方法。该方法从接收阵列各拾音器所接收之电压信号的幅度与相应拾音器到待测声源的距离两者之间存在的关系出发 ,给出了以声压幅度比为参量的约束条件的表达式 ,建立了利用这些约束条件进行声源定位的算法。为了验证方法的有效性 ,进行了计算机仿真实验。结果表明本文提出的定位方法简单、快捷 。

基于声压反射系数幅度谱匹配分析的薄层厚度和超声纵波声速双参数反演

针对薄层材料超声测厚过程中回波信号混叠、超声纵波声速未知导致薄层厚度无法测量的问题,提出一种基于声压反射系数幅度谱（Ultrasonic Reflection Coefficient Amplitude Spectrum,URCAS）匹配分析技术同时测量薄层厚度和超声纵波声速的方法。采用相关系数法对薄层试样实测声压反射系数幅度谱和理论声压反射系数幅度谱在超声检测有效频带范围内逐一进行匹配分析,通过反演计算得到相关系数最大值点对应的超声检测参数,最终实现薄层厚度和超声纵波声速的同时表征。利用该方法对铝合金基体上的雷达吸波涂层（Radar Absorbing Coatings,RAC）进行实验测试及信号分析。结果表明：该方法可以有效实现混叠信号中超声特征参量的提取,反演得到吸波涂层厚度与千分尺测量厚度间相对误差为2.53%-3.72%、纵波声速测量相对误差为2.51%-3.75%。

车身低噪声设计新方法

为降低车内低频噪声而改进车身结构时,现有方法往往需要较长周期,因此研究一种可快速、准确定位车身结构薄弱处,以及明确车身结构刚度调整方向的车身低噪声设计新方法。将一般腔体结构的内部声场计算公式分解为5个部分,并讨论这5个部分的特点,确定进行声压响应幅度判定参数研究时,采用的6种关键组合。以含一个弹性面的刚性长方体结构声腔耦合系统为对象,讨论6种关键组合的关系;分析发现振型耦合系数、频率重叠系数、结构振型在激励点处分量等三者的乘积能够完全体现声压响应信息,可作为声压响应幅度判定参数。详细分析声压响应幅度判定参数的特点,可满足预期研究目标;基于该参数,提出一种车身结构低噪声设计的新方法。利用该新方法,对某轿车车内低频噪声进行优化,进一步的频率响应计算结果表明,车身结构优化后驾驶员测点声压级平均降低3 dB,最大降低10 dB。

圆柱阵声透明性研究

为了分析具有较高空间透明性的圆柱型声基阵是否具有较好的声透明性,建立了圆柱阵阵元间一次散射的模型,对圆柱阵上的单路阵元所接收到的声场总声压的特性进行了理论推导和分析,总声压包含声场中的直达波和来自各路阵元的散射波.理论仿真结果表明:空间透明圆柱阵的声透明性具有明显的局限性,特别是阵元接收声压的幅值在水平面内起伏明显,并且这种起伏的程度在很低的频段依然比较严重.湖试数据和理论分析结果吻合较好,证明理论分析模型和方法的准确性.该分析方法对于研究其他空间基阵的声透明性具有借鉴意义,研究结果证实了在对基阵进行高增益信号处理时,测量基阵阵列流形并进行补偿修正是十分必要的.

轿车车内低频噪声的判定参数探讨

首先针对含一个弹性面的刚性长方体简单耦合系统,运用有限元法分别计算决定其腔内声压响应的4个关键参数和声压响应幅度的判定参数,并与解析式直接计算的结果进行对比。结果表明,有限元法计算精度较高,与解析法计算结果吻合很好。然后分别利用判定参数和频率响应分析两种方法,计算某型轿车车内声压响应,发现两种计算结果趋势有较好的一致性,说明从简单耦合系统确定的声压响应幅度判定参数也适用于车内声压响应的分析,精度满足要求,可用于快速预测和控制车内噪声,为设计阶段的轿车车内低频噪声优化设计提供新思路。

FDTD在蝙蝠生物声呐计算中的研究

在对蝙蝠生物声呐的研究中,由于蝙蝠结构的复杂性,声波传播的结果需要通过数值计算来获得。文章使用时域有限差分法(FDTD)和基尔霍夫积分计算得到多毛菊头蝠(Rhinolophusluctus)耳廓结构的近场声压幅度分布图和远场辐射波瓣图。表明了FDTD方法可以有效的预测声场。

车内噪声的数值化分析与降噪设计

针对一般腔体结构的内部声场公式,利用有限元法得到声压响应幅度判定参数的计算公式。以某客车车身结构和声腔有限元模型为例,计算得到低频结构车身顶棚的声压响应幅度判定参数。为降低车身顶棚的声压响应幅度判定参数,提出车身顶棚的改进方案。利用声学软件计算改进前后的车身车内噪声,并分析驾驶员和前3排乘客场点处的声压级曲线。结果表明:通过计算顶棚声压响应幅度判定参数以降低车内噪声的方法是可行的。

基于卷积神经网络的白蚀缺陷超声探测

不同于经典滚动接触疲劳形成的缺陷,亚表面白蚀缺陷会引起轴承零件的早期失效,严重缩短零件的寿命.它位于金属亚表面且尺寸微小,难以使用常规手段实现检测.白蚀缺陷成因尚不明确,不同演化阶段的缺陷样品制备耗时费力.本文建立了白蚀缺陷演化模型,基于k空间伪谱法开展了水浸超声检测过程数值实验.对于含裂纹的白蚀缺陷演化后期,可以忽略内部晶粒结构建立均匀层状模型,使用经典声压反射系数幅度谱获取裂纹深度,误差为1.5%.对于不含裂纹的其他白蚀缺陷状态,则存在内部声阻抗差异较小,频谱特征不再明显等问题.基于维诺图(Voronoi)建立轴承晶粒模型,利用晶粒对超声的背散射效应来放大微观结构信号.高频情况下,基于深度卷积神经网络的训练准确率达92%,验证准确率为97%.即使在较低检测频率下,背散射信号较弱,仍能获得81%的准确率.为白蚀缺陷的早期检测提供了有效方案.