| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1. 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 多孔吸声材料 | 第10-16页 |
| 1.2.1 吸声机理 | 第10-11页 |
| 1.2.2 吸声性能的影响因素 | 第11-13页 |
| 1.2.3 多孔吸声材料研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.4 多孔吸声材料孔径的检测方法 | 第15-16页 |
| 1.3 超低密度植物纤维材料 | 第16-18页 |
| 1.3.1 超低密度植物纤维材料的构成原理 | 第16-17页 |
| 1.3.2 超低密度植物纤维材料的制备方法 | 第17页 |
| 1.3.3 超低密度植物纤维材料的特点及应用 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容及意义 | 第18-19页 |
| 2. 超低密度纤维材料吸声特性的实验研究 | 第19-29页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 试验材料与方法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 试验原料与试剂 | 第19页 |
| 2.2.2 试验仪器设备 | 第19页 |
| 2.2.3 试验方法和步骤 | 第19-23页 |
| 2.3 试验结果与分析 | 第23-27页 |
| 2.3.1 密度对超低密度植物纤维材料吸声性能的影响 | 第23-25页 |
| 2.3.2 厚度对超低密度植物纤维材料吸声性能的影响 | 第25-26页 |
| 2.3.3 背后空腔对超低密度植物纤维材料吸声性能的影响 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 3. 超低密度植物纤维材料吸声特性理论模型分析 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 吸声模型研究现状 | 第29-31页 |
| 3.2.1 基于微观结构的模型 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于唯象的模型 | 第30页 |
| 3.2.3 经验模型 | 第30-31页 |
| 3.3 超低密度植物纤维材料吸声模型的建立 | 第31-34页 |
| 3.3.1 圆管理论吸声模型 | 第31-33页 |
| 3.3.2 超低密度植物纤维材料吸声模型 | 第33-34页 |
| 3.4 超低密度植物纤维材料吸声模型的验证及分析 | 第34-39页 |
| 3.4.1 厚度对超低密度植物纤维材料吸声性能的影响 | 第34-36页 |
| 3.4.2 孔隙率及孔径对超低密度植物纤维材料吸声性能的影响 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 4. 基于BP神经网络的超低密度植物纤维材料吸声系数预测 | 第41-56页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 BP神经网络概述 | 第41-47页 |
| 4.2.1 BP神经网络结构 | 第41-42页 |
| 4.2.2 BP神经网络算法 | 第42-44页 |
| 4.2.3 BP神经网络的局限性和算法优化 | 第44-46页 |
| 4.2.4 BP神经网络研究现状 | 第46-47页 |
| 4.3 平均吸声系数预测BP网络模型设计 | 第47-53页 |
| 4.3.1 神经网络结构构建 | 第47-49页 |
| 4.3.2 样本数据的选取及预处理 | 第49-50页 |
| 4.3.3 传递函数的选择 | 第50-51页 |
| 4.3.4 训练函数的选择 | 第51-53页 |
| 4.3.5 学习速率和误差目标的设定 | 第53页 |
| 4.4 实验结果与讨论 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 5. 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 全文总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
