准确计算户内变电站大型、复杂的噪声场分布,进而评价可采用降噪措施的减噪效果,是解决户内变电站噪声污染的关键问题。为此,综合声学有限元法(finite element method,FEM)求解复杂声场收敛性好及精度高的优点,及声学边界元法(boundary ...准确计算户内变电站大型、复杂的噪声场分布,进而评价可采用降噪措施的减噪效果,是解决户内变电站噪声污染的关键问题。为此,综合声学有限元法(finite element method,FEM)求解复杂声场收敛性好及精度高的优点,及声学边界元法(boundary element method,BEM)降维求解大型声场的优势,提出了一种基于声学FEM-BEM的户内变电站噪声场求解算法。首先,建立变电站内部声源声固耦合模型,采用声学FEM求解混响噪声作用下的声固耦合响应;然后,基于声学FEM-BEM耦合理论,求解内、外耦合边界处结构单元受声固耦合激励产生的位移及应力载荷;最后,根据声压及应力载荷激发的外场声波扩散模型,基于常规Gauss数值积分法,建立外部空间声域2维BEM声学积分方程,求解外部声场。该算法在湖南某110 kV户内变电站噪声场的求解分析中得到了成功应用,与实测值的相对误差为3.61%~4.87%。展开更多
目的探讨不同噪声条件下健听人群水平声源定位能力的差异。方法选取2022年8月~2023年8月在我院检查的听力正常者78例,测试在安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下,受试者应答扬声器与发声扬声器的均方根误差(root...目的探讨不同噪声条件下健听人群水平声源定位能力的差异。方法选取2022年8月~2023年8月在我院检查的听力正常者78例,测试在安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下,受试者应答扬声器与发声扬声器的均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均应答时间。结果不同噪声条件下受试者平均应答时间比较无显著差异(P>0.05);安静条件下受试者RMSE为10.21°±1.55°,明显低于白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下(P<0.05);白噪声40 dB SPL、言语噪声40 dB SPL条件下受试者RMSE分别为15.02°±2.22°和15.16°±2.06°,明显高于白噪声35 dB SPL(P<0.05);安静、白噪声35 dB SPL、白噪声40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下受试者对低频、中频和高频刺激声的平均应答时间无显著差异(P>0.05);白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下受试者对高频刺激声的RMSE均高于低频、中频刺激声(P<0.05),对中频刺激声的RMSE均高于低频刺激声(P<0.05);安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下受试者对前方声源的RMSE明显低于其他方位(P<0.05);安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下受试者对前方和其他方位声源的平均应答时间无显著差异(P>0.05);安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下,不同性别、年龄受试者RMSE及平均应答时间无显著差异(P>0.05)。结论噪声对健听人群声源识别定位能力有明显影响,在不同噪声条件下,受试者更容易定位来自前方的声源。展开更多
文摘准确计算户内变电站大型、复杂的噪声场分布,进而评价可采用降噪措施的减噪效果,是解决户内变电站噪声污染的关键问题。为此,综合声学有限元法(finite element method,FEM)求解复杂声场收敛性好及精度高的优点,及声学边界元法(boundary element method,BEM)降维求解大型声场的优势,提出了一种基于声学FEM-BEM的户内变电站噪声场求解算法。首先,建立变电站内部声源声固耦合模型,采用声学FEM求解混响噪声作用下的声固耦合响应;然后,基于声学FEM-BEM耦合理论,求解内、外耦合边界处结构单元受声固耦合激励产生的位移及应力载荷;最后,根据声压及应力载荷激发的外场声波扩散模型,基于常规Gauss数值积分法,建立外部空间声域2维BEM声学积分方程,求解外部声场。该算法在湖南某110 kV户内变电站噪声场的求解分析中得到了成功应用,与实测值的相对误差为3.61%~4.87%。
文摘目的探讨不同噪声条件下健听人群水平声源定位能力的差异。方法选取2022年8月~2023年8月在我院检查的听力正常者78例,测试在安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下,受试者应答扬声器与发声扬声器的均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均应答时间。结果不同噪声条件下受试者平均应答时间比较无显著差异(P>0.05);安静条件下受试者RMSE为10.21°±1.55°,明显低于白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下(P<0.05);白噪声40 dB SPL、言语噪声40 dB SPL条件下受试者RMSE分别为15.02°±2.22°和15.16°±2.06°,明显高于白噪声35 dB SPL(P<0.05);安静、白噪声35 dB SPL、白噪声40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下受试者对低频、中频和高频刺激声的平均应答时间无显著差异(P>0.05);白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下受试者对高频刺激声的RMSE均高于低频、中频刺激声(P<0.05),对中频刺激声的RMSE均高于低频刺激声(P<0.05);安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下受试者对前方声源的RMSE明显低于其他方位(P<0.05);安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下受试者对前方和其他方位声源的平均应答时间无显著差异(P>0.05);安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下,不同性别、年龄受试者RMSE及平均应答时间无显著差异(P>0.05)。结论噪声对健听人群声源识别定位能力有明显影响,在不同噪声条件下,受试者更容易定位来自前方的声源。