【摘 要】
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采用改进遗传算法模型逆推多孔聚氨酯发泡材料声学模型参数,在参数逆推过程中,针对多孔聚氨酯发泡材料,根据阻抗管测量的吸声系数使用遗传算法逆推Biot-JCAL模型中的所有参数。同时为保证逆推结果的准确性,提出新的目标函数与约束条件,最后利用商业逆推软件FOAM-X与实验设备共同验证了逆推结果的准确性。实验结果表明,相比于FOAM-X的逆推结果,孔隙率和流阻率与测试结果的最小误差分别提高了0.055和1381,杨氏模量、泊松比和阻尼损耗因子的逆推结果也符合实验测试结果误差范围。
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海普信科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51675324)。
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采用改进遗传算法模型逆推多孔聚氨酯发泡材料声学模型参数,在参数逆推过程中,针对多孔聚氨酯发泡材料,根据阻抗管测量的吸声系数使用遗传算法逆推Biot-JCAL模型中的所有参数。同时为保证逆推结果的准确性,提出新的目标函数与约束条件,最后利用商业逆推软件FOAM-X与实验设备共同验证了逆推结果的准确性。实验结果表明,相比于FOAM-X的逆推结果,孔隙率和流阻率与测试结果的最小误差分别提高了0.055和1381,杨氏模量、泊松比和阻尼损耗因子的逆推结果也符合实验测试结果误差范围。
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