基于人工免疫算法的墙体隔声反向预测(英文)

来源 :华南理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:bevanwq
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隔声量主要取决于墙板的面密度、材料的杨氏模量和墙的厚度,所测数据参量可以通过资料和实测获得.随着杨氏模量测试技术的发展,这些量越来越精确可靠.文中探讨如何在已知隔声要求的前提下,确定这3个参量,从而确定墙体的材料和构造.为此,在应用统计能量分析法进行建筑隔声预测的基础上,采用人工免疫算法建立单墙的隔声反演模型,在已知期望隔声量的情况下,对墙体的面密度、厚度和杨氏模量(或声波的纵波速度)等参数进行了反向预测,从而可以确定墙体材料和厚度等构造参数. The amount of sound insulation depends mainly on the areal density of the panel, the Young's modulus of the material and the thickness of the wall, and the measured data parameters can be obtained from the data and from the field measurements. As the Young's modulus test technique develops, these quantities become more and more accurate Reliable.This paper discusses how to determine the three parameters under the premise of known sound insulation requirements to determine the wall material and structure.Therefore, based on the application of statistical energy analysis method for building sound insulation prediction, Immune Algorithm A single-wall acoustic inversion model is established. With the expected amount of sound insulation, inverse predictions are made on the areal density, thickness and Young's modulus (or the longitudinal wave velocity of sound waves) Which can determine the wall material and thickness and other structural parameters.
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