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题名用于海底底质分类的多波束声强数据选取研究
被引量：6
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作者
孙文川
金绍华
肖付民
夏伟
朱小辰
田勋
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机构
海军大连舰艇学院海洋测绘科学与工程系
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出处
《海洋测绘》
2012年第3期18-20,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(40871207)
海军大连舰艇学院科研发展基金资助项目
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文摘
高质量的海底声强图是进行多波束海底底质分类、目标识别的基础。要得到"单纯"反映海底底质信息的声强图,就需要对原始声强数据进行地形改正,消除地形因素的影响。在描述了多波束数据中水深数据不能满足声强数据的改正要求问题的基础上,提出了以水深数据覆盖范围为约束的声强数据选取方法。实例计算结果表明:该方法在能有效地选取高质量的声强数据,提高了基于声强图像的海底底质分类精度。
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关键词
多波束测深系统
声强图
底质分类
水深数据
声强数据
冗余声强
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Keywords
multibeam sounding system
multibeam sonar image
seafloor classification
depth data
sound intensity data
redundant sound intensity
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分类号
P229.1
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名应用声强测试技术对发动机噪声源识别的研究
被引量：4
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作者
谢裕智
徐凌
李捷辉
赵哲
黄国彧
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机构
江苏大学汽车与交通工程学院
扬州柴油机有限责任公司
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出处
《农机化研究》
北大核心
2007年第1期193-196,共4页
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文摘
通过对一台增压柴油机的噪声进行声强测试,将测试得到的数据用STARAcoustics声强软件进行处理和分析,得出发动机各个包络面的等声强分布、声强矢量分布和声功率的计算结果;利用这些结果着重分析和识别了该发动机的主要噪声源,确定了其噪声源的位置、主要噪声频率成分和声功率的贡献,为降低发动机噪声提供了改进依据。结果表明,通过与9点法试验结果的定性比较,能够更准确地判断噪声源的位置及其频率分布。
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关键词
自动控制技术
声强测试
应用
噪声源识别
等声强图
声强矢量
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Keywords
auto-control technology
acoustic intensity measurement
application
noise source identification
contour map
intensity vector
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分类号
TP274.5
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于声强技术的GSM机柜噪声源识别
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作者
杨有粮
王岩
唐勇军
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机构
西北工业大学航海工程学院
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2008年第4期124-125,共2页
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文摘
通过对GSM机柜噪声源识别,介绍声强技术用于噪声源定位的原理方法及工程应用;实验结果表明:声强法进行噪声源识别及定位精度高,结果一目了然。
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关键词
声学
声强技术
噪声识别
声强图
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Keywords
acoustics
sound intensity technique
noise source identification
sound intensity map
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分类号
TB525
[理学—声学]
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题名柴油机表面噪声的声强测量与分析
被引量：17
- 4
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作者
韩军
郝志勇
刘月辉
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机构
天津大学
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出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2003年第3期272-274,共3页
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文摘
依据声强法的测量原理 ,对一台车用增压柴油机进行了声强测量研究 ,得到了该发动机整机噪声分布的声强云图 ,确定了该机的主要噪声源位置。用振动速度法对声强法测量的结果进行了验证 。
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关键词
柴油机
表面噪声
声强测量
噪声源
声强云图
振动速度法
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Keywords
Diesel engine,Sound intensity,Noise source identification
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分类号
TK427
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名基于声强法的电力电容器噪声的测试与分析
被引量：14
- 5
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作者
黄国兴
李志远
陆益民
魏浩征
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机构
合肥工业大学机械与汽车工程学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2014年第2期72-74,共3页
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基金
国家"十一五"科技支撑计划重大项目(2006BAA02A21-8)资助
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文摘
电力电容器的噪声控制问题越来越受到关注,文章通过P-P声强法对某型电力电容器的噪声辐射进行了测试与分析。给出了其噪声辐射的频谱和各测量面上的声强云图,并计算了电力电容器噪声辐射的声功率级。通过对测试结果的分析,得到了电力电容器噪声辐射的特性,为电力电容器的降噪提供了有效的参考。
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关键词
电力电容器
声功率级
声强云图
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Keywords
power capacitor
sound power level
contour of sound intensity
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分类号
TH166
[机械工程—机械制造及自动化]
TG65
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名基于声学成像的GIS机械故障带电检测系统
被引量：22
- 6
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作者
李秀广
吴旭涛
师愉航
汲胜昌
闫振华
张庆平
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机构
国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室
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出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期42-46,共5页
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基金
科技项目(5229DK16001K)~~
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文摘
气体绝缘全封闭组合电器(GIS)是电力系统中最重要的设备之一,机械故障是其主要故障类型之一,因此GIS机械故障诊断对于提高电力系统的安全性和可靠性具有十分重要的意义。传统的振动信号分析法是通过在GIS的壳体上测量振动来检测诸如触头异常等机械故障,但振动信号一般只进行个别位置测量,难以全面反映设备的机械状况。文中搭建了适用于GIS声场测量的声成像系统,使用具有方向性的声强探头组成阵列测量设备外壳的声场分布,试验验证了该系统的性能,为基于声学成像的GIS机械故障带电检测技术打好基础。对于提高GIS设备安全稳定运行具有十分重要的意义。
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关键词
GIS
声场特性
声学成像
声强云图
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Keywords
GIS
sound field characteristics
acoustic imaging
sound intensity image
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分类号
TM595
[电气工程—电器]
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