基于声源识别与噪声分析的降噪与噪声智慧管控方法与流程
技术特征：
1.基于声源识别与噪声分析的降噪与噪声智慧管控方法，其特征在于：包括步骤s1：构建厂区实测噪声数据验证的噪声分布仿真计算模型；
2.根据权利要求1所述的基于声源识别与噪声分析的降噪与噪声智慧管控方法，其特征在于：所述步骤s1包括：
3.根据权利要求2所述的基于声源识别与噪声分析的降噪与噪声智慧管控方法，其特征在于：所述步骤s2包括：
4.根据权利要求3所述的基于声源识别与噪声分析的降噪与噪声智慧管控方法，其特征在于：所述步骤s3包括：
5.根据权利要求4所述的基于声源识别与噪声分析的降噪与噪声智慧管控方法，其特征在于：所述步骤s4中将点多面广、种类繁多的工厂声源分区，应用实测数据验证后的噪声仿真计算模型，计算各区声源影响下的噪声水平，从而得出各区声源的能量贡献占比，包括：
6.根据权利要求5所述的基于声源识别与噪声分析的降噪与噪声智慧管控方法，其特征在于：所述步骤s5包括：
7.根据权利要求6所述的基于声源识别与噪声分析的降噪与噪声智慧管控方法，其特征在于：所述s53包括：
8.根据权利要求7所述的基于声源识别与噪声分析的降噪与噪声智慧管控方法，其特征在于：所述步骤s5还包括：
技术总结
本发明公开了基于声源识别与噪声分析的降噪与噪声智慧管控方法，包括包括步骤S1：构建厂区实测噪声数据验证的噪声分布仿真计算模型；步骤S2：噪声粗溯源；步骤S3：全厂区主要噪声源影响下的噪声仿真计算与噪声现状评估；步骤S4：各声源对厂界噪声影响贡献占比的量化分析；步骤S5：按厂界噪声贡献占比顺序，确定各声源降噪优先级，量化分析各声源降噪目标值、研究全厂区噪声智慧管控方案，所述步骤S1包括：S11：三维声学模型构建：模型包含影响噪声传播的元素，包括建筑物、构筑物、地面、道路，以及吸声属性、反射属性的声学边界条件，和气象环境信息；S12：声源构建，本发明，具有针对性强的特点。
技术研发人员：闵鹤群,底雅婧,徐漪荃
受保护的技术使用者：苏州声邃声学科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/18
文档序号 :
【 40051046 】
技术研发人员：闵鹤群,底雅婧,徐漪荃
技术所有人：苏州声邃声学科技有限公司
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
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