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题名纤维截面形状对聚酯纤维材料吸声性能的影响研究
被引量：4
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作者
伍发元
代小敏
方铭
刘晓磊
李翔
蔡俊
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机构
国网江西省电力有限公司电力科学研究院
国网江西省电力有限公司
上海交通大学环境科学与工程学院
山东科技大学化学与环境工程学院
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出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2020年第5期618-621,共4页
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基金
国网科技项目(52182017001P)。
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文摘
为探讨聚酯纤维截面形状对吸声性能的影响,通过热压法制备了4种不同纤维截面形状的聚酯纤维板,利用阻抗管对4种聚酯纤维板在80~6300 Hz频率范围内的吸声性能进行测试。根据流阻率模型和声阻抗模型对材料吸声性能进行预测,并将该模型的计算结果与测试结果进行比较。结果表明:扁平截面的聚酯纤维材料的吸声性能最佳,平均吸声系数达到0.404;对于聚酯纤维材料的吸声系数与模型的计算值,圆形截面聚酯纤维材料吻合较好(全频段误差率为2.036%),异形截面聚酯纤维材料的误差较大。
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关键词
聚酯纤维
吸声系数
截面形状
流阻率模型
声阻抗模型
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Keywords
polyester fiber
sound absorption coefficient
cross-section shape
flow-resistance model
acoustic impedance model
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分类号
TU552
[建筑科学—建筑技术科学]
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题名基于深度强化学习的户内变电站通风降噪优化设计
被引量：3
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作者
汤锦慧
伍发元
支妍力
毛梦婷
代小敏
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机构
国网江西省电力有限公司电力科学研究院
华东交通大学电气与自动化工程学院
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出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023年第1期96-105,118,共11页
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基金
国家电网有限公司科技项目(5200-202132088A-0-0-00)。
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文摘
针对户内变电站运行发热导致温度过高引发安全风险,以及采取相关散热措施可能导致噪声扰民的问题,提出一种基于有限元仿真和深度强化学习的户内变电站进风口设计参数优化方法。以此对户内变电站通风系统进风口位置大小进行优化设计,使其获得最优通风降噪效果。首先,通过有限元分析法对其温度场、流体场和声场进行仿真建模;然后,基于大量仿真数据,采用卷积神经网络建立温度和噪声的预测模型;最后,考虑噪声约束,利用基于最大熵强化学习框架的SAC算法,以变电站室内温度最低为目标对进风口设计参数进行优化求解。研究结果表明,经过优化后的进风口设计方案能够有效降低变电站室内温度,同时使噪声满足国家规范要求。
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关键词
户内变电站
有限元法
通风降噪
强化学习
优化设计
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Keywords
indoor substation
finite element method
ventilation and noise reduction
reinforcement learning
optimization design
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分类号
TM63
[电气工程—电力系统及自动化]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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