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World File Search System声学
量子声学的腔增强平台
钢铁行业需要大大减少温室气体（GHG）的排放，因为它被认为是全球温室气体排放的主要工业贡献者之一。由于CO和CO 2以高浓度出现在钢铁磨机气体中，因此可能选择的一种是利用CO和CO 2来生产增值化学品。遵循此目标，开发了一种碳捕获和利用（CCU）技术，将CO和CO 2从钢厂的爆炸炉气（BFG）转换为多元醇的构建块。然后使用这些多元醇生产聚氨酯（PUR），用于制造涂料和刚性泡沫以用于绝缘板。用于评估和比较该新型CCU系统与现有钢和多元醇系统的生命周期环境影响，前Aante生命周期评估（LCA）。将CCU系统的三种可能方案与现有钢和多元醇系统进行了比较，该系统通过执行LCA和识别热点进行评估。与现有技术相比，CCU技术的所有三种情况均表现出改善的环境性能，尽管碳足迹最大减少了约10％。用于生产CCU多元醇的能量和化学物质被确定为所有三种情况生命周期影响的主要热点。
KENAF纤维中耐火比率对火力阻力和声学性能的影响
如今，人们对环境问题的认识大大提高，人们已经学会了保护环境的重要未来的重要意识。因此，本研究调查了嵌入的KENAF纤维作为一种天然材料，具有不同的阻燃含量，以抗火力耐火特性，并在未来的建筑物组件中使用绝缘体的声音性能。基于对制备尺寸的200 mm x 2000 mm x 40 mm固定kenaf组成的研究，各种阻燃剂乘以5 wt。％，逐渐增加到25 wt。％，这项研究发现，导热率的最高值为0.4472 w/mk，S1的温度不同，温度不同。此外，这项研究发现，S6的非燃烧纤维的百分比较高，最高峰为98.103％，在1259 Hz时为0.9104系数，在1600 Hz时为0.9104系数，S3的系数为0.9091。这项研究表明，嵌入不同耐火的装载含量的KENAF纤维有可能替代当前用于行业中使用的绝缘体。
从废物轮胎中回收功能填充物，用于量身定制的聚苯乙烯复合材料：机械，火力阻滞，电磁场屏蔽和声学绝缘特性 - 简短的评论
摘要：聚合物废物目前是全球一个巨大而充满挑战的问题。废物轮胎是聚合物废物的重要来源。因此，从废物轮胎中回收功能填充物来为高级应用开发复合材料是非常需要的。本综述的主要主题涉及使用回收轮胎作为填充物的材料开发聚苯乙烯（PS）复合材料的概述；废轮胎轮胎回收在地面轮胎橡胶，碳黑色和纺织纤维方面；填充剂的表面处理以优化各种复合特性；以及PS复合材料的机械性，火力阻滞，声学和电磁场（EMI）屏蔽性能。从聚苯乙烯和再生废物轮胎中开发复合材料，为实现碳排放目标和闭环塑料回收的减少提供了新的途径，这对循环经济学和环保社会的发展至关重要。
汽车声学会议2025
两年一次的汽车声学会议长期以来一直是探索汽车声学中不断发展的挑战和机会的首要国际论坛。在2025年版中，我们很高兴首次欢迎我们的专家社区来到德国康斯坦斯的最先进的Bodenseeforum。为了进一步提高可访问性和全球对话，我们将继续提供混合会议格式，使参与者能够亲自或虚拟地加入。
通过声学传感预测轴承故障
测量声音的一种方法是振幅，它表示分贝（db）中的强度。也可以将声音作为频率测量，用Hz或KHz表示。声音频率是指振动的数量（或周期）每秒都在赫兹（Hz）中测量。健康的人耳通常可以感知到20 Hz至20,000 Hz范围内的声音频率，或者简称为20 kHz。1对于视角，低音低音介于20 Hz至250 Hz之间，250 Hz和4 kHz之间的人类语音以及4 kHz至20 kHz的高音声音）。声音频率高于20 kHz，通常被认为是超声波，通常超出了人类的感知。
Rockfon®单声学
NCS代码是最接近的颜色匹配。由于喷雾施用的性质和单声学优雅渲染的质感，表面外观（特别是光线条件）可能会偏离印刷颜色。可应要求提供颜色渲染表面的样本。光反射值是指示性值，并且受表面渲染应用和纹理的方式。与我们联系以获取更多信息。
可充电电池的在线声学传感
过渡，粒子裂纹，电极断裂，气泡爆发和lm形成。通过应用AE技术，可以实时识别AE事件，而不会中断电池电池的正常功能。几项研究探索了使用AE感应与电化学性能指标的使用来估计和预测电荷状态（SOC），健康状况（SOH）等。，商业细胞。2,3这些细胞，用于实际应用中，o n具有复杂的细胞格式。这些细胞内产生的瞬时弹性波必须穿过各种材料和介质才能到达传感器。材料中的这种变化使波传播复杂化，使其更加挑剔以准确评估AE响应。危险，例如热失控，短路和容量淡出，突出了对电池诊断技术的需求。AE可以将其信号与降解现象相关联，从而及时进行干预。一旦整合到电池管理系统中，它就可以提供早期警告并提高整体电池安全性和性能。这包括在异常事件（例如热量，4机械载荷，5-7和电气滥用）期间与其他测量值一起操作和测量AE参数。8年老化指标，例如绝对能量和累积命中，可以用作中间变量，以估计和预测电池的SOH。9
可充电电池的在线声学传感
过渡，粒子裂纹，电极断裂，气泡爆发和lm形成。通过应用AE技术，可以实时识别AE事件，而不会中断电池电池的正常功能。几项研究探索了使用AE感应与电化学性能指标的使用来估计和预测电荷状态（SOC），健康状况（SOH）等。，商业细胞。2,3这些细胞，用于实际应用中，o n具有复杂的细胞格式。这些细胞内产生的瞬时弹性波必须穿过各种材料和介质才能到达传感器。材料中的这种变化使波传播复杂化，使其更加挑剔以准确评估AE响应。危险，例如热失控，短路和容量淡出，突出了对电池诊断技术的需求。AE可以将其信号与降解现象相关联，从而及时进行干预。一旦整合到电池管理系统中，它就可以提供早期警告并提高整体电池安全性和性能。这包括在异常事件（例如热量，4机械载荷，5-7和电气滥用）期间与其他测量值一起操作和测量AE参数。8年老化指标，例如绝对能量和累积命中，可以用作中间变量，以估计和预测电池的SOH。9
声学测量传感器和仪器
超过 50 年的经验 PCB 在全球范围内设计、制造和销售传感器。我们在全球拥有 1000 多名员工，其中有数名博士。这些技术精湛的资源使 PCB 能够提供各种产品，从麦克风到加速度计、力、扭矩、压力、负载、MEMS 传感器、剂量计和声级计。在 PCB，我们了解您的测试环境和要求的复杂性，因此我们可以为您的应用推荐最佳解决方案。
普通话感知中声学特性的影响
了解第二语言（L2）学习者所面临的挑战对于有效的语言获取至关重要。这项研究调查了夸张的声学特性对促进英语说话者的普通话学习的影响。使用合成的音调刺激，我们通过三个关键修改系统地操纵了音高轮廓：扩展基本频率（F0），增加F0（女性语音）并延长整体持续时间。我们的目标是评估F0扩展，较高的F0，更长的持续时间以及各种音节对普通话的学习和概括的影响。参与者从事非自适应试用语调识别任务。混合效应逻辑回归模型用于分析学习阶段，声学因素和色调的准确性。的发现揭示了从训练到测试和概括阶段的准确性提高，表明感知训练对成人说英语的人的音调有效。音调1的出现是最容易感知的，而音调3则构成了最挑战，与既定的色调获取难度层次结构一致。对声学因子的分析突出了特定于音调的效果。扩展的F0对识别音调2和音调3是有益的，但对音调1和音调4。此外，较长的持续时间也表现出各种色调的各种效果，有助于识别音调3和音调4但阻碍音调1的识别。较高的F0对于音调2是有利的，但对于音调3。此外，音节MA促进了音调1和音调2的识别，但对于音调3和音调4。这些发现增强了我们对声学特性在L2音调感知中的作用的理解，并对设计有效的培训计划的设计有影响。