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声学谐响应分析支持的声学激励,包括:质量源、表面速度、入射波源、管道端口、漫射声场。能够支持的声学载荷包括:温度、阻*层以及静压。支持的声学边界条件包括:压力,阻*边界,吸收表面,辐射边界,吸收单元,自由液面,热-粘性BLI边界,刚性墙,对称面,端口以及远场辐射面、转移导纳矩阵。

声学谐响应分析后处理结果可以通过两种获取方式:一种是在求解域内,基于有限元模型,可以查看声压和声压级、倍频程带声压级、粒子速度、温度、能量密度、振动表面的法向速度等云图;另一种是在求解域外,基于等效源理论,采用远场结果显示。













*近接手了一个EOL (End of Line)的项目,用高斯混合模型GMM (Gaussian Mixture Model)作生产线上产品的质量检测。虽然提取特征的过程很痛苦,不过还是很有意思。也是因为兴趣,去年在Coursera上了吴恩达的Machine Learning,算是对机器学习的入门。随着机器学习的兴起,各个学科都在积*蹭热度,寻找和机器学习的契合点。这个系列就和大家聊聊机器学习在声学上的应用,标题略显浮夸,有蹭人工智能热度的嫌疑,其实主要是谈机器学习。对机器学习的了解有限,欢迎交流指正。











敲打键盘

—— 键盘发出的声音也是经过设计,你会发现苹果的键盘和联想的并不一样,和机械键盘又不一样;

—— 涉及到:机械、声学设计、工业设计;

写了一会,走到窗边,打开窗户透透气

—— 窗户打开后,马上就能听到大街上的各种交通工具的声音,街上有各种汽车,每种汽车的引擎声和经过声音都不尽相同;

—— 涉及到:环境噪声、建筑声学、汽车声学。








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  • 主营行业:扩声、视频、会议、灯光音响

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  • 联系人: 王复田
  • 电话:029-85258794
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  • 地址: 中国 西安市雁塔西路161号世纪经典B座1701室
  • 邮编:710000

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