铁路声屏障。然而，鉴于其低吸声性能，这种材料并未广泛使用。因此，本研究提出了一种三孔结构，以改善绿色陶粒混凝土的吸声性能。三孔结构包括陶粒内的微孔、陶粒之间的中孔和表面的宏孔。通过改变模具形状获得了表面宏孔，而其他孔则是通过配方控制形成的。使用阻抗管测试分析了表面宏孔对三孔结构声学性能的影响。结果表明，当孔径减小或表面孔隙率增加时，吸声系数会提高。最佳的表面宏孔使平均吸声系数提高了83%。表面宏孔通过吸收入射声的反射而不是通过共振效应来改善声学性能。当相对表面积增加超过100%时，这种效应会减弱。与人工神经网络（ANN）方法相比，有限元模拟方法无法准确反映三孔结构的声学效应。使用反向传播神经网络进行预测，并可实现95.5%的准确率。因此，本研究为基于频率设计吸声混凝土提供了参考。
这项研究介绍了一种三重孔结构，该结构应用于高速铁路声屏障的绿色陶粒混凝土中。这种三重孔结构包含三种不同尺寸的孔，即陶粒内部的微孔、陶粒之间的中孔以及表面的宏孔。通过使用阻抗管研究了轻骨料混凝土的吸声系数（SAC）。还研究了表面宏孔直径和表面孔隙率对吸声性能的影响。探讨了三重孔结构的机制。结果如下：
1. 无论是否存在空腔，三重孔结构都能提高绿色陶粒混凝土的吸声性能。与没有宏孔的试样相比，三重孔试样的平均SAC提高了高达89.5%。三重孔结构可以使薄厚度的混凝土具有强大的声学性能。
2. 表面宏孔的吸声机制是暴露面积以减少入射声波对声源的反射。当由表面宏孔引起的相对表面积增加超过100%时，SAC的增加变得不显著，因为材料去除率相当大，或者减少入射声波反射的效果不明显。
3. 表面穿孔结构可以与背腔同时使用。两者的结合可以显著提高材料的低频吸声系数。
4. 通过合理设计，BP神经网络可以以95.5%的准确率预测这种效果。该网络可用于设计轻骨料混凝土的结构。
5. ANN方法可以更准确地预测三重孔结构材料的性能。它不依赖于成品材料的参数测试，与有限元方法（FEM）相比，这是一种更有前景的预测和优化方法。
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