刘秀娟
- 作品数：17 被引量：24H指数：3
- 供职机构：宁夏大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：上海市重大科技攻关项目宁夏回族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程理学一般工业技术建筑科学更多>>
- 基于下颌半侧缺损植入体的松质骨应力水平研究
- 假体植入人体后与自体骨的整合一直都是医工界共同关心的问题,为了研究植入体孔洞中填充的松质骨的应力刺激水平,本文基于半侧下颌骨缺损修复体对此进行了应力环境模拟与仿真计算,确定了应力刺激水平的阈值,评价了修复体上各个部位的应...
- 曲爱丽刘秀娟
- 关键词：下颌骨修复体松质骨应力水平
- 苏州地铁风亭噪声特性及其衰减仿真分析被引量：2
- 2015年
- 通过对苏州地铁风亭进行噪声测试与分析,确定了各类风亭的噪声源,并分析了其噪声特性。应用环境噪声评价软件CadnaA仿真分析了苏州地铁1号线东环路站活塞风亭、2号线宝带西路站排风亭和劳动路站新风亭周围的声场分布,并与噪声标准作了对比,分析了各风亭噪声的达标状况,为风亭的噪声控制提供参考。
- 刘秀娟严莉袁国清李双
- 关键词：苏州地铁风亭噪声特性
- 教学方法的分析与研究
- 高校扩大招生规模后,教学方法问题引发了很多思考,面对学生数量、知识结构和能力的变化,分析研究新的课堂教学模式,就显得很迫切,如何利用课堂教学这一传授知识的最佳场所,使其发挥更大的作用, 笔者展开了长期的工作研究,并提出了...
- 夏广军刘秀娟
- 关键词：课堂教学
- 苏州轨道交通1号线风亭噪声特性分析被引量：6
- 2015年
- 选取苏州轨道交通1号线的东环路站活塞风亭和塔园路站排风亭进行多种工况下的噪声测试和特性分析。结果表明：对于活塞风亭,隧道风机是主要噪声源,噪声在63-6 300 Hz范围能量都很高,风井消声器发挥显著作用,消声量约为25 d B;对于排风亭,排风机变频运行产生的噪声主要集中在315-1 250 Hz的中低频范围,排风机工频运行时噪声在200-4 000 Hz较大,消声器发挥了很好作用,降噪量约为21 d B。两种风亭附近的敏感居民楼均达到环境噪声评价标准。
- 施毅李双刘秀娟邢倩荷
- 关键词：城市轨道交通消声器噪声测试
- 非均匀背衬微穿孔吸声结构的研究及其在吸声屏障中的应用
- 本文首先通过对城市交通噪声预测模型及软件研究现状的分析和对声屏障的发展历程及其未来发展方向的分析，总结出随着吸声材料向无纤维化方向的发展，微穿孔板吸声体将是一种符合露天声屏障应用条件、具有良好应用前景的吸声结构;然后在例...
- 刘秀娟
- 关键词：噪声预测
- 文献传递
- 非等厚空腔微穿孔吸声结构的声学特性研究被引量：7
- 2010年
- 对非等厚空腔微穿孔吸声结构提出一种垂直入射吸声系数的计算方法。该方法根据微穿孔板吸声体理论求得微穿孔板的声阻抗率;借助声场分析软件求得非等厚空腔的输入声阻抗率;由声电类比原理求得吸声体的吸声系数。3种三棱柱吸声体和一种圆锥吸声体的计算和实验测试表明,该方法的预测结果与驻波管测试结果吻合较好。该方法可用以代替实验对非等厚空腔微穿孔吸声体进行吸声性能的预测,简化了设计工作。
- 刘秀娟蒋伟康
- 关键词：吸声系数
- 微孔泡沫双面吸声型超薄声屏障
- 一种噪声控制技术领域的微孔泡沫双面吸声型超薄声屏障，包括：两层微穿孔板、两层空腔、两组非纤维吸声多孔材料、梯形空腔、折叠式的隔板、四周的框架。两层微穿孔板、两组非纤维吸声多孔材料之间是两层空腔，两组非纤维吸声多孔材料、折...
- 蒋伟康严莉刘秀娟
- 文献传递
- 单层变腔深微穿孔板吸声体的一种理论近似算法
- 2009年
- 基于马大猷教授提出的"微穿孔板吸声体精确理论",针对带变厚度空腔的微穿孔板吸声体,提出了一种理论近似算法。通过MATLAB程序分别对3种不同参数的三棱柱吸声体试件进行了计算,并应用驻波管实验对计算结果进行了验证。实验结果表明,计算结果与实验结果基本吻合,两者之间的误差很小,故这种计算方法是可行的。
- 刘秀娟
- 关键词：微穿孔板吸声体吸声系数
- 封闭式背腔微穿孔板吸声结构被引量：4
- 2022年
- 为提高微穿孔板吸声体的吸声性能,提出一种宽频带封闭式背腔微穿孔板吸声结构。使用薄膜封闭背腔中的特定气体,改变背腔声抗,配合参数合理的微穿孔板,能够提升低频吸声性能并有效拓宽吸声频带。基于声电类比法推导该吸声体的吸声系数计算方法,通过有限元仿真以及阻抗管实验对理论计算结果进行验证,最后探究背腔气体、微穿孔板振动和薄膜厚度对吸声性能的影响。结果表明,背腔气体对吸声性能有显著影响,当在背腔中填充六氟化硫时,能提升该结构的低频吸声性能,但使吸声带宽变窄;当在背腔中填充氦气时,其法向吸声系数在240 Hz~4 300 Hz频率范围内大于0.5。
- 吴腾刘秀娟
- 关键词：声学宽频带微穿孔板吸声系数
- 基于改进YOLOv5s的煤矿输送带异物检测算法
- 2024年
- 为了解决现有煤矿输送带异物检测模型存在的参数量大、占用计算机资源多、检测异物种类少等问题,对YOLOv5s目标检测算法进行了优化。首先,将轻量化卷积神经网络ShuffleNetv2作为YOLOv5s骨干网络并对异物图像进行了特征提取,进而减少了模型参数量,提高了网络并行度;其次,将双向特征金字塔网络作为特征融合网络,融合了不同特征图尺度中的细节信息;最后,添加了坐标注意力机制,增强了特征提取能力,强化了异物目标关注度,从而提高了网络模型检测精度。实验结果显示,与原始模型相比,基于改进YOLOv5s的目标检测网络模型其参数量压缩为3.60×106个,检测帧率提升了8.4%,表明该算法能够在计算资源较少的情况下实现快速、准确的煤矿输送带异物检测。
- 张炳建郝洪涛刘秀娟李泽旭
