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分析聚合微粒吸声材料特性,采用阻抗管试验研究吸声板厚度、材料颗粒大小、空腔设置对吸声系数的影响规律,确定聚合微粒材料的关键参数,首次采用聚合微粒材料研发一种无砟轨道降噪吸声板并确定其几何尺寸、表面设计及强度设计。提出采用拱形空腔提高吸声板的承载力且拓展其吸声频段;通过配置纤维钢筋增强吸声板的安全冗余;通过材料与结构的综合设计使吸声板兼具微孔吸声、共振吸声和干涉消声功能,增强了吸声效果。混响室试验表明,吸声板降噪系数为1.0;实车试验结果表明,测试速度为60~170 km/h时距轨道中心线25 m处吸声板降噪4.0~4.4 dB(A),降噪效果显著。 相似文献
42.
本文比较了几种标准的不同要求和适用范围,并对怎样选择电力电子电路才能符合标准进行了综述。另外,还对常见的单相和三相电力电子设备谐波抑制方法进行了说明。 相似文献
43.
大功率交流传动机车牵引传动系统受器件开关频率的限制,在高速运行区需要采用同步调制的方法.本文对实际应用中最常用的特定消谐PWM(SHEPWM)技术的基本问题进行了深入分析与研究,针对双极性电压型逆变器建立了SHEPWM的数学模型,并在此基础上研究了特定消谐非线性方程组的计算方法及曲线拟合优化方法,以及基于载波方式的数字实现方法,从而简化了SHEPWM的角度计算和数字实现.研究了基于TMS320F28335的特定次谐波消除脉冲生成方法及不同载波比之间的切换条件,最后通过仿真和实验分析、验证了其正确性. 相似文献
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46.
为了探寻驾驶人分心判别方法,构建了驾驶人分心状态判别模型。首先设计分心模拟驾驶试验,采集正常驾驶和发送语音信息过程中的驾驶绩效特征和驾驶人眼动特征数据,建立驾驶人分心状态判别指标备选集;其次,采用基因选择算法对备选指标进行筛选,得到29个备选指标的重要度排序;然后,依次选取重要度较高的部分指标作为BP神经网络的输入指标,利用遗传算法(GA)全局搜索的性能优化BP神经网络的初始权值和阈值,将优化后的GA-BP神经网络作为弱分类器,再将多个弱分类器组合成Adaboost强分类器,建立基于Adaboost-GA-BP组合算法的驾驶人分心状态判别模型;最后,利用模拟驾驶器试验平台采集的数据计算不同判别指标数量下模型的性能,从而确定最优判别指标,并对模型进行验证和评价。结果表明:模型最优判别指标为重要度排序中前14个指标;模型能够准确识别驾驶人分心状态,判别精度为95.09%;与BP神经网络算法、GA-BP神经网络算法和Adaboost-BP神经网络算法相比,Adaboost-GA-BP组合算法在准确率、精准率、召回率、F1值和ROC曲线等模型性能方面均最优。建立的模型能够有效判别驾驶人分心状态,可为驾驶人分心预警系统和分心控制策略提供依据。 相似文献
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48.
对进气噪声的产生原理进行分析和研究,利用赫姆霍兹谐振消声器的设计原理,设计了适合某车型的谐振腔,降低了进气噪声的声压级。消声降噪效果明显。 相似文献
49.
本文综述了电力电子技术发展状况及所产生的负面影响,介绍了电力系统谐波的抑制及补偿技术,指出对谐波污染进行有效的治理。 相似文献
50.