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基于人工神经网络技术的声景预测研究——以地下商业街为例
  • ISSN号:1000-3959
  • 期刊名称:《新建筑》
  • 时间:0
  • 分类:TU112[建筑科学—建筑理论]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学建筑学院,哈尔滨150006
  • 相关基金:中国国家留学基金资助项目(2011612260);国家自然科学基金资助项目(51308145)
作者: 孟琪[1]
中文摘要:

目前,针对大学校园声环境的研究多从语言清晰度、噪声影响和建筑隔声等方面入手,尚缺少从知识创新角度出发的研究成果.研究旨在从知识创新角度阐明大学校园中的声景特征,并提出相应的功能优化策略.首先,以知识创新螺旋理论为基础,提出知识获取、学术交流和静心思考是知识创新的核心活动.其次,有针对性地对大学校园展开主客观调查,在量化分析和数据对比的基础上,通过案例研究,阐明教室、图书馆、宿舍、餐厅及小型附建商业中的声景特征并提出相应的优化策略.

英文摘要:

Previous research about sound environment in university campus has been paid more attention to language definition, noise effect, building insulation, and so on, without the perspective of knowledge innovation. This study aims to reveal the soundscape feature in university campus, and put forward some optimization strategies. Firstly, based on knowledge spiral theory, it shows that knowledge acquisition, academic exchanges and deep thoughts are core activities in knowledge innovation. Secondly, a series of subjective questionnaire surveys and objective measurements for university campuses are carried out. Based on a variety of quantitative analysis, data comparison and case studies, the soundscape features of classroom, library, dormitory, dining room and commercial buildings are revealed, and some optimization strategies are put forward.

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期刊信息
  • 《新建筑》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:华中科技大学
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编:李晓峰
  • 地址:武汉华中科技大学南4楼
  • 邮编:430074
  • 邮箱:newarch@126.com
  • 电话:027-87543856 027-87544492
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3959
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1155/TU
  • 邮发代号:38-89
  • 获奖情况:
  • 国家建筑科学类中文核心期刊,首届“国家期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:6969