国家自然科学基金(11174299)
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 相关作者：曾新红龙建军李赶先白明杨咪更多>>
- 相关机构：中国科学院广州航海学院广东工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金中国科学院边缘海地质重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：天文地球理学交通运输工程一般工业技术更多>>
- 南海南部海域岛礁区海底珊瑚砂声速影响因素的初步研究被引量：6
- 2014年
- 通过对南海南部海域岛礁区科学考察数据资料的分析研究,得出了岛礁区海底珊瑚砂的纵波声速随孔隙度、含水量增大而减小,以及声速随中值粒径、湿密度增大而增大的统计结果,并在Biot和Wyllie的松散饱和水沉积物声速理论公式与模型基础上,解释了物理力学因素对海底珊瑚砂声速的影响机制,阐明了固相因素和液相因素的强弱变化引起声速增大或减小的理论原因,分析了各种声速经验公式在海底珊瑚砂声速估算上的精度差异,得出了有必要建立包括海底珊瑚砂在内的单一类型声速经验公式的初步结论。
- 李赶先龙建军
- 关键词：南海南部声速影响因素
- 海底沉积物声学特征定量分析及其智能分类研究被引量：1
- 2015年
- 海底底质特性描述及分类是当今浅海声学的研究热点,海底沉积物的物理结构特性与其声学响应特征密切相关。在分析海底沉积物声传播特性的基础上,应用现代计算机信号分析技术手段,对海底沉积物声学响应波形提取了4个特征参数:声速、波幅指数、波形关联维分形指数和声波频谱的频率矩。以这4个特征参数作为输入向量,海底沉积物的结构类型作为输出向量,建立径向基概率神经网络模型。研究表明建立的神经网络模型具有较强的海底沉积物分类预报能力。
- 罗忠辉曾新红杜灿谊刘杨华
- 关键词：海底沉积物声学参数神经网络
- 基于小波变换奇异点检测技术的滚动轴承早期故障诊断研究被引量：3
- 2015年
- 轴承早期故障的检测与诊断是实现安全生产、预防恶性事故的有效手段。用高精度加速度传感器采集轴承振动信号,采用小波软阈值降噪法剔除测试过程的噪声,提高采集信号的信噪比。基于小波变换奇异值检测技术,探讨了提取淹没在噪声背景中的早期故障特征的方法,同时指出了传统傅里叶变换的不足。研究表明,该方法是有效的,所提取的故障特征频率与理论计算的故障特征频率基本相同。研究结果为轴承早期故障检测与诊断提供了新途径。
- 曾新红白明苏一丹杨咪
- 关键词：轴承小波变换奇异性检测
