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你能想象可以用自己的眼睛看到声音吗?

时间:2011-06-10 10:30:36  来源:  作者:

一个值得挖掘的思路:要想降低汽车噪声,首先要有办法检测出行驶中的汽车到底会产生多少噪声,这就是声源识别的问题。

  汽车噪声可以分为车外和车内两种。车外噪声是行驶中的汽车对外界的影响,车内噪音则是坐在汽车中的人所能听到的声音。这两者又是密切相关的,降低了前者,后者自然就降低了。由于车外噪声是产品上公告的强制标准,不达标则车辆不能进行销售,因此项目组将精力集中在对车外声音的研究上。

  行驶汽车噪声是一种多源复杂噪声,对环境的影响只有在运动状态下才能准确测量,但由于运动声源的声学传递、多声源耦合和多普勒效应等原因,这类紧邻运动多声源的识别一直是一个国际难题。这个问题也困扰了项目组很长一段时间,直到2005年,他们才完全攻下这一技术高地。

  最初,很简单的想法是将测定声音的仪器安装在车上进行测量,但是这并没有太大意义,因为研究汽车噪声的关键,是要研究运动的汽车对静止的人或房间等建筑产生多大的影响。考虑到运动物体发声时和到达静止物体时,声音的频率是不一样的,而且噪声是宽频带而非单一频率的,项目组基于声场衍射原理及非线性时间变换,实现了时域多普勒效应的修正,建立了识别运动声源的逆向衍射声全息技术,较好地解决了这一问题。

  但如何才能对声音进行准确测量呢?项目组又遇到了一个难题。声音识别需要将收声的麦克风摆成阵列,“就像是摆‘梅花阵’一样,”郑四发形象地比喻道。但这个“梅花阵”摆成什么样,用多少个麦克风,则需要进行大量的仿真和实验。经过不断尝试,项目组终于提出了包括阵元法布局、基线法筛选和模拟评价的随机目标阵列识别技术。到2005年,项目组从研究不动的汽车到研究动的汽车,从研究一个频率的声音到研究多个频率即宽频带的噪声,首次在国内实现了行驶汽车噪声的定量识别,同时在国际上首次实现了超过120公里时速汽车运动噪声的定量识别。

  但是声音是不可见的,这使得噪声分析需要由具有丰富经验的专业技术人员完成,从而降低了测量分析的效率。为此,项目组借鉴立体摄影的方法,采用双目视觉的技术,用两个摄像头拍摄物体,把汽车运动的每一时刻拍下,将汽车的运动过程与声场的动态变化过程以动态视频的效果直观显示出来,实现了运动汽车噪声场的实时可视化。

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