由于化学或石油基材料对自然和人类健康的不利影响，开发新的生物基材料以取代碳纤维等合成材料已成为必要。天然纤维具有生物降解性和可持续性，有望成为合成材料的替代品。天然植物纤维包括籽毛（如棉花）、茎纤维（如亚麻和大麻）、叶纤维（如剑麻）和壳纤维（如椰子）等，天然动物纤维包括丝绸和羊毛。虽然已经有一些研究表明天然纤维可以替代合成材料，但许多天然纤维的使用仍然有限，我们有必要对这些生物基材料的声学、力学和其他物理性能进行评估，一旦我们对其性能有了充分的了解，天然纤维将会在许多应用中变得更加普遍。本期分享土耳其伊斯坦布尔MEF大学机械工程系Hasan Koruk教授近期发表在《天然纤维杂志 JOURNAL OF NATURAL FIBERS》上的一篇工作成果《Assessment of the Measurement and Prediction Methods for the Acoustic Properties of Natural Fiber Samples and Evaluation of Their Properties》。本文旨在对天然纤维样品的声学性能进行评价。首先，确定天然纤维样品声学特性的常用测量和预测方法。其次，介绍常用的吸声系数（SACs : Sound Absorption Coefficients）和声传输损耗（STLs : Sound Transmission Losses）测量技术，并对其优缺点进行评价。在此基础上，提出常用的声学特性预测模型。然后，给出许多天然纤维样品的SACs，以及样品的厚度、体积密度与流阻率。此外，利用样品厚度和体积密度对样品的吸声系数进行归一化处理，评价纤维样品的吸声性能。基于大量天然纤维样品的实验结果，提出了一种估算天然纤维样品SACs的经验模型。最后，给出了几种典型的多孔天然纤维样品的STLs。
本研究的天然原料包括椰子、棉花、亚麻、大麻、黄麻、苎麻和剑麻纤维等，它们是世界上主要的植物纤维。除此之外，本研究还包括枣椰、香茅、木棉、红麻和油棕植物纤维。此外，为了便于比较，还对羊毛、玻璃棉和涤纶纤维的性能进行了研究。
确定、介绍和评价了天然纤维样品吸声系数和传输损耗测量与预测的常用技术。介绍和研究了多种天然植物纤维的吸声系数以及样品的厚度、体积密度和流阻率。利用样品的厚度和体积密度对样品的吸声系数进行归一化处理，给出了单位质量样品的吸声性能。基于大量天然纤维样品的归一化结果，提出了一种估算多孔纤维样品吸音系数的经验模型。同时介绍了几种天然纤维样品的STLs。
表4：天然纤维样品、天然黄麻毡和羊毛、合成聚酯纤维和玻璃棉样品的体积密度、厚度、流阻、SAC和NRC图8：厚度为40mm的不同天然纤维样品的吸声性能：（a）NRC和（b）归一化NRC图9：厚度为40mm的不同天然纤维样品的吸声性能随体积密度的变化：（a）NRC和（b）归一化NRC
图10：（a）500、（b）1000和（c）2000 Hz归一化SAC以及（d）归一化NRC
本文对天然纤维样品的声学性能进行了评价。确定、介绍和评价了天然纤维样品吸声系数和传输损耗测量与预测的常用技术。基于大量天然纤维样品的归一化结果，提出了一种估算多孔纤维样品吸音系数的经验模型。- 双传声器传递函数法是实际应用中比较常用的方法，利用混响室法测定天然纤维样品的吸声系数也有研究。值得记住的是，ISO 10534–2和ASTM E1050标准中描述了双传声器传递函数法，ISO 354和ASTM C423标准中描述了混响室法。- 四传声器传递矩阵法是实际中常用的方法，而利用传统的（两）舱室法测定天然纤维样品声传递损失的研究较少。值得注意的是，四传声器传输矩阵法在ASTM E2611中有描述，传统的两室法在ASTM E90标准中有解释。- 虽然需要的测试试样很小且非常实用，但是只有在由管子尺寸所施加的有限频率范围内的正入射SACs和STLs才能用阻抗管测试，并且试样在管子中的安装条件会影响阻抗管测试中的测量精度。另一方面，利用混响室法和双室法可以在较宽的频率范围内测量具有有限边缘效应的随机入射SACs和STLs。- Delany-Bazley和Johnson-Champoux-Allard模型广泛用于预测天然纤维样品的声学特性。使用Delany-Bazley模型，需要计算或测试样品的流阻率来确定其吸声系数。除了流阻率之外，还需要确定多孔样品的孔隙率、粘性和热特性长度以及曲折度，以便使用Johnson-Champoux-Allard模型来计算其吸声系数。除了上述所有参数外，还需要使用Johnson-Champoux-Allard-Lafarge和Biot-Allard模型计算多孔样品的吸声系数。Johnson-Champoux-Allard和Johnson-Champoux-Allard-Lafarge rigidframe模型不仅可以预测总体趋势，还可以预测实验吸声曲线中的局部极大值和极小值。此外，Biot-Allard可变型框架模型可以预测框架共振。- 尽管可以使用基于传递矩阵、边界元和有限元方法的Johnson–Allard等效流体模型来估计样品的STLs，但文中给出的基本模型可用于粗略估计样品的STLs，并评估实验结果。虽然这些模型的主要输入是样品表面密度，但使用这些模型需要计算样品的固有频率和临界频率。- 本文不仅列出了多种广泛使用的天然纤维的SACs和NRCs，而且还列出了样品的体积密度、厚度和流阻，利用样品的厚度和体积密度对样品的SACs和NRC进行归一化，得到反映质量效应的吸声参数。可以看出，许多天然纤维样品的吸声系数可高于聚酯纤维和玻璃棉等厚度的样品。对于一些天然纤维样品，如大麻和木棉，单位质量的吸声性能可以高于聚酯纤维和玻璃棉样品。- 结果表明，在不同频率下，归一化SACs与体积密度有很好的相关性，归一化NRC与表7有很好的相关性。在此基础上，建立了多孔样品SACs估算的经验模型，此经验模型可以用来粗略估计多孔样品的SACs，并对测量结果进行评价。- 结果表明，天然纤维样品孔隙率高，密度和STLs值低。另一方面，黄麻等天然纤维样品的STLs值高于聚丙烯等声学泡沫材料。然而，天然纤维样品的STLs仍需进一步研究。
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