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目的对含弹的内埋弹舱模型进行噪声仿真和试验研究。方法计算采用"CFD+CAA"的混合方法,采用DDES计算流场,基于M?hring声学类比方法得到测量点的噪声信息。采用该方法与空腔M219标准试验结果进行对比。内埋弹舱吹风试验在全消声室中进行,并采用传声器阵列识别主要噪声源。结果计算与试验得到的不同来流条件下,不同测量点的噪声频谱曲线基本一致。弹舱内最大声压级出现在中间弹翼附近的侧壁上,与声源识别的主要噪声源的位置一致。结论该研究可为内埋弹舱的设计提供参考和技术支持。 相似文献
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Fence for traffic noise control sometimes causes adverse effect on air pollution. Thus in this study, performance of porous fence as a tool for control of both air pollution and noise pollution was evaluated. A two-dimensional numerical model for flow and pollutant concentration and an analytical model for traffic noise were utilized in the analysis of a double-decked road structure with fences only at ground (Case 1) and at both ground and upper deck (Case 2). Porous fences were assumed only at the ground level since the solid fences at the upper deck usually leads to desirable result on air pollution. Effects of the variable porosity on air quality and noise level near road were evaluated. Obtained results showed: (1) flow pattern in leeward of fence was drastically changed at 40–50% porosity in Case 1 and 50% in Case 2. The porosity larger than 40% excluded presence of a circulation behind the fence. (2) Effect of porous fence on air pollution was different in Cases 1 and 2. In Case 1, the porous fence generally resulted in the reduction of air pollution at the ground level; on the other hand, in Case 2, it rather led to increase of the concentration. (3) Traffic noise level was also largely changed by the porosity of the fence; an example of simultaneous evaluation of the effects of porous fence on both air and noise pollution in Case 1 showed that the fence of 60% porosity leads to reduction of air pollution by 20% compared with solid fence case, and reduction of noise pollution by 4–6% in dB compared with no fence case, at l m high and 10 m from the road. 相似文献
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ADMS模型解析城区总悬浮颗粒物来源 总被引:1,自引:1,他引:1
以污染源排放数据为基础,应用ADMS-城市扩散模型模拟分析了鞍山市尘各污染源对空气环境质量的贡献。结果表明,来自污染源的浓度贡献值占总量的52%;二次尘及外来尘浓度贡献占48%;矿山开采二次尘的浓度贡献占16%;鞍钢炼铁厂的浓度贡献占19.6%;鞍钢化工总厂浓度贡献占5.6%;供暖锅炉浓度贡献占9.3%。低、中、高架源浓度贡献百分比分别为68.1%、29.0%、2.9%。低架源吨排放量浓度贡献为高架源的2.4倍。 相似文献
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依托北京市、廊坊市和保定市高密度的地面空气质量监测、气象要素监测以及PM2.5化学组分监测和后向轨迹分析等手段,对2017年上半年三地的空气质量进行分析。研究发现:三地中北京市空气质量较好,保定市较差。分污染物来看,保定市SO2浓度水平明显高于廊坊市和北京市,颗粒物PM10和PM2.5也呈现保定市最高、北京市最低的规律。从污染物日变化来看,CO、SO2、NO2、PM10和PM2.5呈双峰型分布,O3呈单峰型分布。从区域整体分布规律来看,PM2.5和SO2呈现明显的"南高北低"特征。PM2.5化学组分分析结果表明:1—4月燃煤对该区域空气质量的影响较大,5—6月机动车排放的影响更为凸显。后向轨迹分析结果表明:在2017年上半年到达北京市的气流中有24%来自于北京市南部,且这些气流多为低空传输,表明区域传输对于北京市空气质量具有一定的影响。 相似文献
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为了研究来自不同方向的沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响,本文利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,将和田绿洲西北部的墨玉县城作为模拟受点(37.26°N,79.72°E),计算2016年1月1日—2018年12月31日发生的每一次沙尘天气期间逐日18:00(世界时)36 h后向气流轨迹,轨迹计算起始高度设置为500 m,并结合相应的PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3浓度监测数据进行聚类分析,研究抵达该地区的沙尘暴的主要移动轨迹和污染物输送路径.同时,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和权重污染轨迹分析法,分析了沙尘暴期间不同气流轨迹对墨玉县污染物浓度的影响,识别大气污染物的潜在源区,揭示不同源区对污染物浓度的贡献差异.结果表明,影响和田绿洲(墨玉县)的沙尘暴主要来自西北(WN)、北(N)、东北(EN)和东(E)4个方向;其中,来自东部的沙尘天气频率最高(60.2%),但主要以浮尘天气为主;扬沙和强沙尘暴主要来自西部方向,54.48%的强沙尘暴和38.53%的扬沙来自西和西北方向.不同沙尘源区和不同传输路径上的沙尘气溶胶对和田绿洲大气环境的影响不一样.沙尘天气期间,大气PM2.5和PM10的平均浓度相当于无沙尘天气期间的3~5倍,但对SO2、NO2、CO、O3质量浓度的影响不大;由西向东和由北向南的沙尘暴对墨玉县PM2.5和PM10质量浓度的贡献率最大;由东向西的沙尘暴由于路过和田市和洛浦县等工业污染源区,此簇沙尘暴气团将该区域SO2、NO2、CO等污染颗粒携带到墨玉县,因此,东-东南(E-ES)方向的沙尘暴对SO2、NO2、CO的贡献率分别为15.56%、20.55%和21.57%.本文定量印证了沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响,可为绿洲区沙尘暴研究提供参考. 相似文献
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39.
汕头港水域温排水热扩散的三维数值模拟 总被引:8,自引:1,他引:8
本文建立了汕头港水域温排水扩散的三维数学模型,并采用特征差分方法求其解,对该法在三维情况下的稳定作了推导,给出了判断公式,上述模型被应用于汕头热电厂废热水排放的环境影响评价中,实例计算表明,该模型算法程序简单,计算结果合理。 相似文献
40.
NH3-N在大连湾的水环境行为模拟研究 总被引:2,自引:0,他引:2
应用三维水质模型对大连湾中的主要污染物NH3-N的行为进行了模拟,对NH3-N浓度的时空变化规律以及其影响因素进行了研究,选择主要的模型参数进行了灵敏度分析。由空间分布的模拟结果可知,在大连湾,NH3-N浓度主要集中在排污口附近区域,灵敏度分析显示,在排污口区水体的扩散能力对NH3-N浓度的影响较大。由季节变化模拟结果可知,在湾顶部的排污口区NH3-N浓度显示明显的季节变化趋势。在湾中部和朝海边界的湾口区NH3-N浓度较低,变化平缓。模拟结果可以为大连湾的污染控制、水质规划和管理提供科学依据。 相似文献