神经网络的风机管道噪声有源控制的实验研究

管道的阻力计算 标签：管道阻力计算时间：2010-03-1623:17:19点击：23回帖：0 上一篇：婴儿矫正平板足的必要性(图)下一篇：富士变频器一级代理｜富士温控表 管道的阻力计算 风管内空气流动的阻力有两种，一种是由于空气本身的粘滞性及其与管壁间的摩擦 而产生的沿程能量损失，称为摩擦阻力或沿程阻力；另一种是空气流经风管中的管件及 设备时，由于流速的大小和方向变化以及产生涡流造成比较集中的能量损失，称为局部 阻力。通常直管中以摩擦阻力为主，而弯管以局部阻力阻力为主（图6-1-1）。 图6-1-1直管与弯管 （一）摩擦阻力 1．圆形管道摩擦阻力的计算 根据流体力学原理，空气在横断面形状不变的管道内流动时的摩擦阻力按下式计 算： （6-1-1） 对于圆形风管，摩擦阻力计算公式可改为： （6-1-2） 圆形风管单位长度的摩擦阻力（又称比摩阻）为

. . 管道的阻力计算 标签：管道阻力计算时间：2010-03-1623:17:19点击：23回帖：0 上一篇：婴儿矫正平板足的必要性(图)下一篇：富士变频器一级代理｜富士温控表 管道的阻力计算 风管内空气流动的阻力有两种，一种是由于空气本身的粘滞性及其与管壁间的摩擦 而产生的沿程能量损失，称为摩擦阻力或沿程阻力；另一种是空气流经风管中的管件及 设备时，由于流速的大小和方向变化以及产生涡流造成比较集中的能量损失，称为局部 阻力。通常直管中以摩擦阻力为主，而弯管以局部阻力阻力为主（图6-1-1）。 图6-1-1直管与弯管 （一）摩擦阻力 1．圆形管道摩擦阻力的计算 根据流体力学原理，空气在横断面形状不变的管道内流动时的摩擦阻力按下式计 算： . . （6-1-1） 对于圆形风管，摩擦阻力计算公式可改为： （6-1-2） 圆形风管单位长度的

一风机参数 1单台风机风量（m3/min）23（m3/s）0.383333（m3/h）1380 2风压kpa58.8 3n运转风机数量2 4d管道直径m0.2 5风管长度1m15 风管长度2m10 风管长度3m2 6a管道有效面积m 20.0314 二摩擦阻力 ?=v/a24.41614 v风机总风量（m 3 /h）2.76e+03 38 rm’=rmkt38kt见右表2 风管摩擦阻力修正前修正后 风管摩擦阻力1pa570570 风管摩擦阻力2pa380380 风管摩擦阻力3pa7676 合计pa10261026 三局部阻力 z局部阻力pa ξ局部阻力系数查下表 ?空气流速m/s24.41614 ρ空气密度kg/m 31.205

郑州新力电力有限公司锅炉送风机管道振动较大,对风机正常运行造成很大危胁。针对这一情况,通过冷风道振动试验及热态工况度验,对风机管道振动的原因进行了深入分析,提出了解决方案,实施改造后,收到良好效果。

提出一种神经网络自适应噪声主动噪声控制(anc)的方法。把后传播学习算法的多层感知神经网络用来对空调进行anc。对在三维空间传播的宽频带空调噪声,利用多层感知神经网络的anc获得了良好降噪效果。

针对六自由度机械臂耦合性强、时变、非线性等性能,基于拉格朗日动力学建模方法,文章采用bp神经网络逼近模型,实现高精度轨迹跟踪。该方法根据六自由度机械臂本体采集的数据进行黑箱辨识建模解耦,建模过程采用bp神经网络逼近,提升建模精度、简化建模过程。针对解耦后的系统,还需建立pid闭环控制器进一步实现轨迹跟踪控制。仿真及实验结果表明,基于bp神经网络的pid控制器能够改善系统的鲁棒性和稳定性,并有效抑制抖动。

建立了风机转动时产生的动叶气动噪声和静叶干涉噪声的声学模型，推导了声功率的表达式，根据最小辐射声功率准则导出了有源消声控制方程，并探讨了次级声源的配置参数对消声效果的影响

噪声是影响家用空调器质量的一个重要因素,提出了一种用bp神经网络识别空调器噪声源的方法.利用声学分析仪对空调器的噪声信号做频谱分析,提取噪声信号的频谱特征构造模式特征量,设计一个三层bp神经网络经学习训练后进行空调器的噪声源识别,为空调器的噪声故障诊断及其减振降噪提供指导.

介绍了近年来在国际上受到高度重视的噪声有源控制技术，探讨了这种新技术在制冷空调装置中低频噪声治理中的可能性。

神经网络内模控制在矿井局部通风机上的应用 (2)

介绍了掘进工作面局部通风的要求,提出了一种新的矿井局部通风机控制策略,局部通风机的速度由神经网络预测控制器根据工作状态随时调整。系统具有适应性强、控制灵活的优点,又具有较高的控制精度和较好的稳定性。

在全面分析窗式空调的噪声源、频率特性的基础上,对窗式空调的低频噪声进行了有源噪声试验研究,探讨了有源控制技术在这一领域应用的可行性,确定了消声的频率范围、制定出切实可行而又有实用价值的有源噪声系统控制方案。

窗式空调系统噪声有源控制分析——在全面分析窗式空调的噪声源、频率特性的基础上，对窗式空调的低频噪声进行了有源噪声试验研究，探讨了有源控制技术在这一领域应用的可行性，确定了消声的频率范围、制定出切实可行而又有实用价值的有源噪声系统控制方案。

神经网络内模控制在矿井局部通风机上的应用

针对现有关于企业绩效管理评价的方法存在一定的缺陷,不能满足企业发展过程对制度评价的准确度要求的问题,通过利用ahp方法在复杂的评价指标体系中筛选出8个代表性的指标作为绩效评价的评价指标,随后对此采用拓扑结构的bp神经网络方法,构建评价模型,设计算法程序,结合计算机技术进行网络训练,得到该算法的仿真结果:算法的误差在训练步数为100时就已经达到了期望结果,而且预测数据的相关系数达到了0.98747,这表明基于拓扑结构的bp神经网络算法在企业绩效管理评价工作中具有一定的可行性与较高的准确性.

研究材料光学参数剖面重构的人工神经网络方法,从仿真和实验两个方面验证了神经网络参数识别技术用于实际问题的可行性,运用统计方法和灵敏度分析研究了影响参数剖面重构质量的几个因素。此外,还提出了一种训练网络的新方法,即利用奇异值分解获得导热模型的特征向量,利用特征向量的随机组合生成样本训练网络,统计分析结果表明这种方法可有效地提高网络的识别能力。

窗式空调系统噪声有源控制分析——在全面分析窗式空调的噪声源、频率特性的基础上,对窗式空调的低频噪声进行了有源噪声试验研究,探讨了有源控制技术在这一领域应用的可行性,确定了消声的频率范围、制定出切实可行而又有实用价值的有源噪声系统控制方案。

目的分析变风量空调运行时各变量之间的耦合关系,针对变风量空调参数多变、强耦合的特点,提出一种变风量空调系统改进型误差反播神经网络解耦控制方法,对变风量空调温湿度控制系统进行解耦.方法把整个系统的解耦目标分解为n个子目标,每个子目标仅仅对一个回路通道进行解耦,其结构与指标函数简单,易于实现;并将模糊神经网络控制器与解耦控制器有机结合.结果解耦成功后,控制响应速度快、超调量几乎为零,达到期望温度后温度曲线保持不变,而此过程中湿度值基本没有变化,整个控制过程调节响应快,稳态误差小,解耦效果明显,有很强的控制精度和鲁棒性.结论bp神经网络解耦控制算法具有很强的自学习功能和自适应解耦能力,能取得良好的解耦控制效果.

为了确定软件开发项目中不确定因素的影响,提出基于bp神经网络的软件项目风险评估模型。首先,构建了软件项目风险识别的temp(technology、environmen、tmanagemen、tprocess)模型;其次,在temp识别模型基础上建立了包括17种风险指标在内的软件项目风险评估指标体系;再次,利用bp神经网络建立了风险评估模型;最后,通过matlab实例证明该风险评估模型的有效性和可行性。

岩土工程逆反分析的进化神经网络研究——逆反分析实质为系统的逆辨识过程，对此采用神经网络描述比较合理有效。基于提出的网络权值及其结构同时进化的新型进化神经网络模型，进行了岩土工程逆反分析的研究，并用一个算例进行了效果验证。结果证明反分析精度较高...

在分析城市商品住宅价格影响因素的基础上,用人均国民生产总值、商品住宅销售面积、人均可支配收入、人均储蓄存款余额、人均居住面积等可定量的统计数据作为输入变量,单位面积商品住宅价格为输出变量,建立bp网络,拟合商品住宅价格模型。用西安市的统计数据作为分析实例表明,模型拟合性较好。

本文结合住宅房地产的价格理论和相关网站上的数据,科学地选取影响商品住宅价格的影响指标为人均gdp、人均可支配收入、人口数量、房地产开发投资额和商品住宅建筑面积,并以此建立hedonic商品住宅价格影响因素模型。依照bp神经网络预测的实现步骤,探索bp神经网络在预测海口市商品住宅价格的应用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅价格预测值,对海口市商品住宅价格的研究具有一定的指导作用。