公开(公告)号：CN115711945A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211486243.1

申请日：2022-11-24

Applicant: 重庆大学

Inventor： 贺岩松 ,  罗旭辉 ,  徐中明 ,  张志飞

IPC: G01N29/11 ,  G01N29/09 ,  G01N29/44 ,  G16C60/00 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明公开一种使用阻抗管反演多孔吸声材料非声学参数的预测方法，步骤包括：1)测量待测试多孔吸声材料的流动电阻率σ；2)测量待测试多孔吸声材料的吸声系数，得到吸声系数测量值；3)对Hamet‑Berengier声学模型进行反演求解，得到待测试多孔吸声材料的孔隙率φ、弯曲度α∞；4)对Johnson‑Champoux‑Allard声学模型进行反演求解，得到待测试多孔吸声材料的粘性特征长度Λ和热特征长度Λ′；5)得到不同频段下的吸声系数估计值；6)对不同频段下的吸声系数估计值曲线进行曲线结合，输出全频段吸声系数曲线。本发明仅需使用标准阻抗管即可反演得到多孔吸声材料的五项非声学参数，具有所需设备少，流程简单，结果准确的优点。

公开(公告)号：CN119885940A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411915973.8

申请日：2024-12-24

Applicant: 重庆大学

Inventor： 贺岩松 ,  罗旭辉 ,  张志飞 ,  陈浩 ,  文跃霖

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/27 ,  G06F30/15 ,  G06N3/084 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开一种用于预测汽车前侧窗流场激励的神经网络模型分频率段建模方法，步骤包括：1)得到汽车前侧窗表面的频域流场激励数据；2)根据贡献量分析结果对预测频率段进行划分；3)筛选出每个频段内贡献量排名靠前的参数作为该频段的关键几何参数，流场激励数据按频率段进行分段处理；4)将每个频段内的关键几何参数作为神经网络模型的输入，将对应频段的激励数据作为神经网络模型的输出，训练神经网络模型；5)将各个频率段的神经网络模型的预测结果相结合，建立在整个预测频率段内快速预测前侧窗流场激励的神经网络模型。本发明基于贡献量分析结果对频率段进行划分，通过分频率段训练网络模型的方式，实现对前侧窗激励的准确预测。

公开(公告)号：CN115711945B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202211486243.1

申请日：2022-11-24

Applicant: 重庆大学

Inventor： 贺岩松 ,  罗旭辉 ,  徐中明 ,  张志飞

IPC: G01N29/11 ,  G01N29/09 ,  G01N29/44 ,  G16C60/00 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明公开一种使用阻抗管反演多孔吸声材料非声学参数的预测方法，步骤包括：1)测量待测试多孔吸声材料的流动电阻率σ；2)测量待测试多孔吸声材料的吸声系数，得到吸声系数测量值；3)对Hamet‑Berengier声学模型进行反演求解，得到待测试多孔吸声材料的孔隙率φ、弯曲度α∞；4)对Johnson‑Champoux‑Allard声学模型进行反演求解，得到待测试多孔吸声材料的粘性特征长度Λ和热特征长度Λ′；5)得到不同频段下的吸声系数估计值；6)对不同频段下的吸声系数估计值曲线进行曲线结合，输出全频段吸声系数曲线。本发明仅需使用标准阻抗管即可反演得到多孔吸声材料的五项非声学参数，具有所需设备少，流程简单，结果准确的优点。

公开(公告)号：CN117421826A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311449774.8

申请日：2023-11-02

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张志飞 ,  曹斯诗 ,  贺岩松 ,  罗旭辉

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/28 ,  G06F113/08 ,  G06F119/10 ,  G06F119/14

Abstract: 一种基于动模态分解结果控制风振噪声的横杆布置方法，包括以下步骤：1)获取车窗内与风振噪声相关的压力、速度脉动信息，并确定涡旋的移动轨迹；2)绘制出湍动能方程中速度扩散项 的流向估计曲线；3)根据涡旋的移动轨迹和速度扩散项 的流向估计曲线，确定横杆的布置位置。本发明通过动模态解耦法解耦的风振噪声中的压力和速度脉动信息，确定了利用横杆有效控制风振噪声的方法，有效改善了车窗内涡旋的挤压状态。所述横杆布置方法能有效打散大压力团和大涡旋为更小、更多的涡旋和压力团，破坏了涡旋与压力团的一致运动，抑制了能量在车窗内的脉动，进而抑制了汽车风振噪声，不仅优化了用户体验，也规避了通过工程经验布置横杆的局限。

公开(公告)号：CN118051697A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410193605.0

申请日：2024-02-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张志飞 ,  高精卫 ,  罗旭辉 ,  陈岩豪 ,  贺岩松

IPC: G06F17/10 ,  G06F17/16 ,  G06N3/006 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明公开一种利用粒子群算法搜寻正则化参数的工况传递路径分析装置，1)划分机械设备的主动端与被动端；2)确定指示点和目标点；其中，指示点位于靠近机械设备激励源的被动端耦合处所在的区域；目标点为机械设备期望观测位置；3)在指示点和目标点布置响应信号监测装置，监测响应信号；4)设置若干运行工况，监测机械设备在不同工况下的工况响应，并将目标点与指示点所获取的响应信号上传至上位机；5)根据不同工况下指示点和目标点的响应信号建立频域工况传递路径分析方程；6)利用基于Tikhonov正则化与粒子群算法的工况传递路径分析方法对频域工况传递路径分析方程进行求解，得到频域传递率函数；7)根据频域传递率函数计算不同工况下各传递路径的频域响应，完成工况传递路径分析。本发明在工况传递路径分析中对传递率函数进行估计时，考虑了信噪比的影响，提高了工况传递路径分析的精度。