基于机器学习的声超构材料逆设计

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由于低频噪声波长大穿透力强、衰减慢且具有隐蔽性,长期受其影响将对人的生理和心理产生巨大的危害,低频噪声控制正日益引起人们的关注。传统的基于质量定理的隔声材料和基于多孔纤维的吸声材料因其在低频段的吸/隔声效果较差,通风性能差且体积过大,无法在小空间内进行低频通风降噪。近年来出现的声学超材料因其小尺寸控制大波长的特点,为低频吸/隔声的声学器件设计提供了新的思路。与此同时,如何快速高效地设计结构参数使各种各样的声超构材料发挥期望的声学性能正成为超材料设计的核心问题,而传统的基于物理机理的正向设计方法因复杂结构的机理不明确或理论模型自由度过大难以实现新的突破。本文提出了一种亚波长通风式低频宽带吸声结构,并聚焦于基于机器学习算法的声超构材料逆设计,提出一种基于遗传算法的声超构材料逆设计方法和一种基于高斯-贝叶斯模型的声超构材料逆设计方法,为声超构材料参数设计提供了新思路。第一章绪论部分介绍了本文研究背景、低频吸/隔声超构材料国内外研究现状以及声超构材料参数设计方法。第二章以小空间内的低频通风吸声为设计目标,构建了一种适用于紧凑空间的亚波长低频通风式微穿孔吸声结构,其基本单元由微穿孔腔体嵌套而成并连接至中空管道。利用嵌套式设计以增加声路径可使共振频率降低至低频,利用微穿孔板较小的品质因数可使共振吸收峰更宽,从而设计不同单元的结构参数,通过单元组合实现了低频宽带吸声。本章分别通过理论建模、数值仿真和实验测量研究了双层嵌套式结构,通过理论建模研究了三层嵌套式结构,实现了亚波长尺寸下的低频宽带吸声。第三章以声超构材料的多参数设计为研究目标,构建了一种基于遗传算法的声超构材料逆设计方法,通过将期望的声学响应作为目标函数实现对高维结构参数的优化设计。本章将首先将该方法应用于级联亥姆霍兹共鸣器构成的吸声结构,借助理论模型设计8维参数,实现了低频段的高效(达到95%)和宽带吸声;其次,使用嵌套式方形开口管与直管相结合构建了一种深亚波长吸声结构,借助理论模型和数值仿真研究了单元的理论模型,进而使用遗传算法逆设计结构的20维参数,实现了截面开口率为50%情况下的低频宽带吸声,相对带宽超过1 3。第四章以不依赖于解析模型且高效的参数逆设计为研究目标,提出了一种基于高斯-贝叶斯模型的声超构材料逆设计方法,通过训练和预测的循环迭代,根据期望的声学响应实现不依赖于物理模型的高效的结构参数逆设计。本文首次在获取函数中引入自适应收敛策略,借助数值仿真,使用该设计方法对通风式吸声超材料的高维参数进行逆设计以实现低频高效吸声,实现了在10维的参数空间内以37次的循环迭代高效实现400Hz处的声吸收(吸声率达90%)。实验测量与数值仿真表明了声超构材料的低频吸声效果,证明逆设计方法的有效性。第五章对本文工作做了总结,并展望了未来的工作。
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