车用消声器的研究和试验方法

介绍了目前国内外常用的各种消声器,讨论了它们的特点。论述了几种典型及新兴的研究理论和计算方法;最后系统地介绍了车用消声器试验的一般情况和试验内容。     

城市道路交通噪声影响模糊评价

采用模糊综合多级评判方法评价城市道路交通环境噪声污染,其中包含了道路交通噪声对居民的实际冲击影响的综合比较评价,能够清晰地确定所测小区受噪声影响的程度,并通过实例验证了该方法的有效性和科学性。     

发动机噪声与正时齿形链传动的关系及对策

目前我国已跃居摩托车生产大国前列,但国产摩托车发动机的噪声普遍比发达国家生产的发动机噪声大,其中齿形链传动的传动噪声偏大是重要的原因之一.     

汽车整车噪声源分析及降噪措施研究

对汽车整车噪声贡献较大的发动机噪声、传动系噪声等噪声产生机理及噪声源识别技术进行了详尽分析，并系统论述了相应的吸声、隔振等降噪措施。     

基于GBRBM-DBN模型的短时交通流预测方法

为提高城市道路短时交通流预测的精度和效率,提出了一种基于深度学习的短时交通流参数预测模型,结合高斯-伯努利受限波尔兹曼机、Softmax回归模型和深度置信网络,对大规模路网中地点车速进行预测.该模型在网络底层加入高斯-伯努利受限波尔兹曼机,将传统二值输入转换为连续实值输入以适应地点车速的数据特征.在网络输入、输出矩阵中加入时空特征表达,并将深度置信网络顶层接入Softmax回归模型,根据深度学习模型提取到的地点车速时空特征对多路段多时刻的地点车速进行预测.选取广州市大规模路网中60条路段60 d的实测地点车速对网络结构和参数进行调试,并分析预测结果.结果表明,GBRBM-DBN网络结构能够提取大规模路网中地点车速的时空分布特征,预测精度较高.与长短时记忆循环神经网络预测结果进行对比,具有更高的时效性;与“深层模型+小规模数据”相比,平均绝对误差减小10.13 km/h,平均相对误差减少14.5%;对输入矩阵中的训练集和测试集数据量比例作不同划分,平均绝对误差变化范围在1.64 km/h以内,平均相对误差仅增大7.3%.     

基于面元法及模型试验的船舶螺旋桨噪声预报方法

对某船螺旋桨噪声进行了预报.高频噪声预报采用模型试验方法进行.在国家重点试验室大型循环水槽中完成了桨模高频噪声的测量,测试结果经量纲一的量方法换算至实船.采用面元法计算非定常力,通过力与声级的关系换算出低频离散谱噪声.求解出螺旋桨随机连续性力.然后换算出低频连续谱噪声.从预报结果总结出螺旋桨噪声随频率的变化规律以及速度对噪声的影响.     

小波域子空间滤波法研究

将时域子空间法和小波变换结合在一起,推出小波域子空间滤波算法.具体地讲,把整体观测信号小波系数子空间划分为信号加噪声小波系数子空间和噪声小波系数子空间,根据尺度内时间估计准则,由信号加噪声小波系数子空间重构信号小波系数,从而获得估计信号.实验表明,当用于恢复高斯噪声中Ricker子波时,小波域子空间滤波法相对于传统软、硬阈值法具有明确优势.