学习基础标准：提前了解GB/T 2423、IEC 60068等环境试验基础标准，熟悉高低温、湿热、振动、冲击、跌落等测试的基本原理与目的。

理解失效模式：了解电子产品常见的环境失效模式（如焊点开裂、材料老化、腐蚀、结构松动等）。

预习设备原理：通过公开资料，初步了解温湿箱、振动台、盐雾箱等设备的基本工作原理与结构。

技能与软件准备：

掌握办公软件：熟练使用Excel进行数据记录、图表制作，使用Word编写报告。

了解数据分析：具备基础的图表解读与趋势分析能力。

学习制图工具：了解Visio或类似工具，便于未来绘制测试示意图或流程图。

无

   项目遵循“理论机理研究-声振数据集构建与预处理-基线校正模型搭建-先验融合干扰抑制模型开发-多场景对比实测验证-成果整理与技术转化”六阶段递进式实施路径，整体周期可根据企业研发节奏灵活调整。第一阶段重点开展理论调研与机理梳理，系统研读建筑隔声国家标准（如GB/T19889系列）、国际标准（ISO10140, ISO16283）及侧向传声相关前沿研究成果，深入剖析各类围护结构中侧向传声的耦合机制，明确传统方法在复杂多路径干扰场景下的局限，确立声振联合感知与物理先验引导深度学习的核心技术路线。第二阶段集中完成高质量声振数据采集与预处理，依托企业声学实验室与合作建筑实测场地，覆盖多种户型与围护构造类型，重点采集0-800Hz低频主导的同步声振数据，并人工叠加不同强度环境噪声与典型构造侧向传声样本，完成标注后划分为训练、验证与测试集，统一执行分帧、低通滤波、FFT变换、频谱实虚部分离、特征归一化及二维张量重构等标准化预处理流程。第三阶段同步构建基线校正模型与侧向传声先验字典：基线模型仅利用声压频谱特征，由卷积层、残差块、池化层及分类头构成；先验字典则依据构件几何参数、传声损耗理论及测点阵列布局进行多类型路径建模，确保构造参数、频率点与通道维度的逻辑一致性，并转化为网络可兼容的标准化输入特征。第四阶段开发完整的先验注意力融合抑制模型，在基线架构上集成建筑构造先验编码模块与声振双通道交叉注意力融合机制，完成查询与键值映射、注意力权重归一化、干扰特征分离及特征拼接融合等关键模块开发，统一张量维度并设计适配多路径干扰识别的复合损失函数。第五阶段开展模型训练、超参数调优与多维度对比实测，在统一数据与训练配置下，分别训练基线模型、仅引入构造先验模型、单通道声学注意力模型及完整声振融合模型，全程监控训练损失与验证误差，分析过拟合与训练稳定性问题；并在不同信噪比、建筑构造及低频激励条件下开展仿真与现场实测，系统统计各项评价指标，绘制误差随频率或工况变化曲线及消融实验对比表格。第六阶段聚焦成果凝练与技术转化，深入分析建筑构造物理先验与交叉注意力机制对干扰分离性能的增益机制，识别模型在强低频振动或极端复杂传声通道场景下的性能边界，提出优化阵列测点布局、扩充构造多样性数据集、轻量化网络部署至便携设备等改进方向，最终形成项目研究报告、可集成算法代码包、现场施工技术导则、全套标注数据集、可视化分析图表及专利与产品转化材料。

   为确保课题高效推进与成果落地，项目启动前已完成理论、软硬件、数据、实验方案及团队分工等多维度的系统性筹备。在理论层面，团队已系统研读建筑围护结构声学、固体侧向传声理论、隔声测量国标、阵列信号处理及深度学习相关文献，深入掌握声波-结构振动耦合传播机理、FFT频域分析、波束形成原理及传统校正方法的低频局限性，并了解卷积神经网络、残差连接、注意力机制、特征融合与位置编码等核心深度学习技术，再构建“建筑物理约束-多通道声振感知-深度学习干扰分离-现场实测验证”的一体化研究框架。在软硬件环境方面，已部署搭载Windows/Linux系统的高性能服务器，配置包含NumPy、SciPy、Librosa、PyTorch、COMSOL Multiphysics（声学模块）及Matplotlib/Seaborn在内的完整开发与仿真工具链，完成CUDA环境配置以支持GPU加速训练，并配备VS Code与PyCharm作为主要开发平台；企业现有的多通道麦克风阵列、高精度振动加速度传感器、标准隔声测试声源、半消声实验室及多个实体建筑测试场地均可直接投入数据采集。在数据与参数准备方面，已整理企业历史建筑检测项目中的实测声振数据，并针对性补充采集各类墙体、吊顶及管线构造样本，通过仿真加噪与低频滤波技术扩充数据多样性，统一记录采样率、测点坐标、构件尺寸、传声路径类型、噪声工况及隔声真值标签等元信息，初步建成标准化侧向传声数据集。同时，已明确研究涵盖的线阵列与平面阵列采集布局，统一各类墙体、楼板及空腔构造的几何参数定义，并将不同侧向传声路径划分为清晰的模型输出分类维度，确保建筑构造参数与先验字典建模逻辑高度一致。此外，已设计标准化实验记录模板，涵盖数据版本、网络架构、超参数配置、建筑工况、噪声条件及各项评价指标，并配套开发损失曲线、误差对比图及消融实验表格的自动化可视化脚本，保障实验过程可复现、数据结果可追溯。团队按职能划分为建筑构造与现场实测组、数据预处理组、算法模型开发组、实验验证与成果转化组，各成员均熟练掌握Python信号处理、音频振动数据I/O、FFT特征提取、网络训练循环、指标计算与可视化绘图等关键技术，统一采用规范化的数据格式、标签命名规则及实验编号体系，确保全流程高效协同。

以1至2周的集中调研为例，前期第1至2天进行集中培训，内容包括调研伦理、问卷设计、访谈技巧以及必要的软件操作，并完成一次小范围的预调研以检验问卷和访谈提纲的可行性。第3至7天进入实地，在已联系好的合作学校内开展问卷发放与回收、关键人物访谈（对象包括校医、德育主任、班主任、学生代表等）、以及行为观察（例如课间洗手次数、口罩佩戴情况、宣传栏更新频率等）。第8至10天进行数据整理与初步统计分析，对发现的异常值或信息缺口安排补充调研。第11至14天组织分析讨论，撰写调研报告或科研论文草稿，并准备成果展示材料。需要注意的是，整个调研期间应提前与学校沟通好时间表，避免影响正常教学秩序。

在出发调研之前，学生需要准备以下几类材料与工具。首先是背景文献，应下载并阅读3至5篇相关论文，重点关注《中国学校卫生》期刊近两年的文章、教育部发布的《中小学校传染病预防控制工作管理规范》以及世界卫生组织关于健康素养的定义与量表，这能为调研框架提供理论支撑。其次是调研工具的设计，包括一份结构完整的调查问卷（含知情同意页、单选题、多选题及开放式问题，例如“你觉得学校教的防疫知识有用吗？为什么？”），一份针对不同角色的访谈提纲（校医版、班主任版、学生版、家长版分开准备），以及一张观察记录表（用于结构化记录时间、地点、行为频率等）。伦理材料同样不可或缺，要提前打印知情同意书（学校版、家长版、学生简明版），明确告知调研目的、匿名原则及数据仅用于科研，同时准备好团队介绍信或加盖院系公章的学校合作函，以便获得校方信任。

在软件和数字工具方面，建议提前在问卷星或腾讯问卷中设计电子问卷并生成二维码，方便现场扫码填写，同时备份纸质问卷以应对网络不佳或低龄学生的情况。数据分析主要依靠Excel进行基础数据清理与描述性统计（如平均数、百分比），如果计划做差异性检验（如不同年级健康行为的比较），可以提前安装SPSS或JASP并复习基础操作。若涉及访谈录音，需使用NVivo或飞书妙记等工具进行录音转文字，但必须事先征得受访者同意并严格脱敏处理。团队协作推荐使用石墨文档或腾讯文档实时共享调研日志、照片与笔记，用扫描全能王快速将手写问卷或校方提供的病假记录（脱敏后）转为PDF存档。如果希望分析学校周边医疗资源分布，还可以利用百度地图API或高德地图进行地理标注，绘制社区医院、药店等位置图。

信息准备方面，要提前通过公开渠道或熟人介绍了解目标学校的基础信息，包括学生总数、班级数量、校医配置（专职或兼职人数）、是否有既往健康特色项目等。至少提前两周联系学校副校长或德育主任，说明调研目的，协商入校时间与参与年级。同时下载当地最新的《学校卫生工作条例》实施细则或常态化公共卫生指引（例如晨检上报的法定时限、呕吐物处理流程标准），以便在访谈中对照制度与实际执行之间的差距。

小组讨论、方法实践、成果评估、成果完善

具有一定的编程基础、AI工具使用和开发能力。

负责旧工控系统调研与改造方案设计、多协议数据采集与预处理、Web 可视化平台开发、AI 节能模型训练调优、系统集成测试及技术文档编写。