声循环多次反射法辊型在线检测系统的研究

介绍一种基于声循环多次脉冲反射法的辊型在线测量系统,并给出了系统的误差补偿分析,本测量法克服了多次反射法中对回波脉冲个数的限制,测量精度得到了明显改善,试验表明测量标准差为7.69μm,在高精度滚型模型在线获取方面具有广阔的应用前景。

基于声循环技术的辊形检测的研究

给出了一种基于声循环（ｓｉｎｇ－ａｒｏｕｎｄ）技术的轧辊形在线检测方案，根据应用环境的特点对该技术进行了必要的改进，采用双阈值得到更为精确的脉冲起始时间，提高了系统检测精度，在实验室条件下进行了仿真实验，给出了实验数据，并对误差进行了分析．证明该方法是可行的．

基于声循环法的不同介质下超声波传播速度测试仪的设计

本文以STM32单片机为控制器,根据超声波传感器的原理和特征,从而设计出超声波在不同介质(如:冷、热空气和水)中进行非接触式的速度测试系统。利用防水型超声波传感收发模块来精确其在介质中的传播时间,同时校准传播距离,考虑温度对传播速度的影响,从而进行温度补偿,最终获得超声波在不同介质环境下的传播速率。

量子热声微循环的优化性能

热声技术以无运动部件和采用与环境友好的工质这两个突出特点,催生着动力和机械装置的重大变革.量子力学是揭示微观世界本质规律的有力工具,为了揭示热声微循环的本质规律,根据量子力学基本原理对量子热声微循环的优化性能进行了较深入的研究.把热声微团看作是许多服从量子力学规律的热声子,建立了热声微循环的量子力学理论模型.借助于二能级谐振子系统薛定谔方程的能量解以及Gibbs热平衡概率分布导出了量子热声微循环输出功率、热效率以及临界温度梯度的解析表达式,得到了无量纲输出功率和热效率的优化关系.量子热声微循环输出功率关于热效率、高温端温度和低温端温度都存在极大值.所得结果不但为热声理论提供了一个新的研究方法,而且拓宽了量子热力学的应用领域.

开式循环热声原理研究

稳定的开环流与热声循环的振荡流进行叠加 ,使开环流既是过程介质又是工作介质直接参与热声循环 ,从而构成开式热声系统 ,它具有与传统热声系统不同的热声作用机理 ,在开式循环热声系统中 ,热声板叠中的温度分布和热流分布均发生有意义的改变。开式循环热声系统具有结构简单可靠、成本低和热效率高等特点 ,因而具有十分广阔的热声研究与应用前景。

广义一维势中热声制冷微循环的性能分析

从工质粒子在不同声波势场条件下的量子力学行为入手,建立一套适用于各种一维势场条件的广义量子热声制冷微循环分析模型并推导出广义量子热声制冷微循环的性能参数表达式。以几个典型的一维势场为例,计算分析工质粒子在不同势场中运动时的循环性能。通过比较,确定当工质粒子工作于一维无限深势阱或谐振势阱条件下时,循环的性能系数和制冷率的综合性能比其他势场条件时的优。研究结果表明:要使热声制冷机性能达到最优,必须对声场进行控制,使其能够在回热器中建立起一维无限深势阱或谐振势阱。

包含直线过程的热声微循环有限时间热力学优化

建立包含直线过程的热声微循环模型,应用有限时间热力学方法分析此循环模型的最优性能,求出直线过程吸热与放热的临界点,并由数值模拟得出循环的输出功、循环效率及循环效率与循环过程压强比的特性关系,得出3种目标函数的优化解.

热声制冷微循环的特性优化

建立包含直线过程的热声制冷微循环模型,简要描述了热声微循环过程.应用有限时间热力学的方法分析此模型的循环最优性能,求出了包含直线过程的热声微循环吸热与放热的临界点、循环的制冷量、制冷率及制冷机的性能系数;并由数值模拟得出热声制冷微循环中,制冷量、制冷率以及制冷机性能系数与直线过程压强比和等压过程体积比之间的特性关系.结果表明:制冷机的制冷量随着等压过程体积比的增大而增加;等压过程体积比给定的条件下,直线过程压强比越小的制冷机获得的制冷量就越大;适当的压强比或体积比可以有效的提高制冷机的性能系数.

实际热声微热力学循环利润率分析

建立实际不可逆热声微循环模型,考虑输出声功率和热效率之间的综合协调作用,以利润率为经济协调参数,导出热机的最佳工况位置,研究热漏、不可逆因子以及压力振荡幅值等对热声微循环性能的影响.结果表明:降低热漏损失和不可逆因子,可以改善热声微循环经济性能;当压力振荡幅值在0. 092处利润率取得极大值,该处对应实际热机功率和效率的最佳匹配;此外,循环的p-V相位差越小且接近1. 6时,热机的经济协调效果越好.

热声泵质

分析了混合工质在热声边界层内发生分离的机理及热声循环中的泵质微循环过程 。

融合图像显著性的声波动方程情感识别模型

语音情感识别(Speech emotion recognition,SER)是计算机理解人类情感的关键之处,也是人机交互的重要组成部分。当情感语音信号在不同的介质传播时,使用深度学习模型获得的识别精度不高,识别模型的迁移能力不强。为此,设计了一种融合图像显著性和门控循环的声波动方程情感识别(Image saliency gated recurrent acoustic wave equation emotion recognition,ISGR-AWEER)模型,该模型由图像显著性提取和基于门控循环的声波动模型构成。前者模拟注意力机制,用于提取语音中情感表达的有效区域,后者设计了一个声波动情感识别模型,该模型模拟循环神经网络的流程,可以有效提升跨介质下语音情感识别的精度,同时可快速地实现跨介质下的模型迁移。通过实验,在交互情感二元动作捕捉(Interactive emotional dyadic motion capture,IEMOCAP)情感语料库和自建多介质情感语音语料库上验证了当前模型的有效性,与传统的循环神经网络相比,情感识别精度获得了25%的改善,并且具有较强的跨媒介迁移能力。

贝司乐句 实用战例(2)

（接上期）接下来，咱们讲讲大调音阶、调性、和弦转换以及五声循环：