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[發明專利]一種基于物理機制的噪聲模擬方法有效

專利信息
申請號: 202110080605.6 申請日: 2021-01-21
公開(公告)號: CN112733381B 公開(公告)日: 2021-10-08
發明(設計)人: 王昌勝;陳灝;袁從敏;王佳飛;聞軼凡 申請(專利權)人: 上海索辰信息科技股份有限公司
主分類號: G06F30/20 分類號: G06F30/20;G06F30/28;G06N3/08;G06F119/10;G06F113/08
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 201204 上海*** 國省代碼: 上海;31
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 物理 機制 噪聲 模擬 方法
【權利要求書】:

1.一種基于物理機制的噪聲模擬方法,其特征在于,其包括以下步驟:

S1、利用整體設備各發聲部件的典型分量噪聲模型,建立各發聲部件的幾何參數、該發聲部件周圍流體的流動參數與遠場噪聲譜的關系,得到各分量噪聲初級預測模型;

針對每一分量噪聲初級預測模型的模型訓練均執行步驟S2-S5:

S2、采用噪聲成分提取算法對分量噪聲初級預測模型預測的數據進行成分相關性分析,提取出不同頻率不同角度下的分量噪聲數據,并與不同頻率不同角度下試驗得到的聲壓級噪聲數據作對比,得到不同頻率不同角度下的數據的正確率;

S3、判斷正確率是否大于設定閾值,若是則進入步驟S4,否則進入S5;

S4、獲得訓練好的分量噪聲初級預測模型;

S5、根據預測數據的正確率修正分量噪聲初級預測模型的各項系數,并重復執行步驟S2-S3;

在獲得所有訓練好的分量噪聲初級預測模型后執行以下步驟:

S6、基于能量相加的方法對分量噪聲求和來計算總噪聲的原理,針對不同噪聲級、不同頻譜線、不同方向性的各分量噪聲初級預測模型進行疊加合成以獲得組合噪聲預測模型;

S7、將含有發聲部件的整體設備尺寸及物理參數、流體流動參數代入組合噪聲預測模型中進行預測以獲得預測組合噪聲數據;

S8、將不同頻率不同角度下的試驗數據的整體噪聲數據與預測組合噪聲數據一一作對比,若某一頻率與角度下的整體噪聲數據與對應的預測組合噪聲數據的誤差值大于對應的總設定閾值則進入步驟S9,否則進入步驟S10;

S9、對組合噪聲預測模型進行參數修正并重復執行步驟S7-S8;

S10、組合噪聲預測模型驗證成功。

2.如權利要求1所述的基于物理機制的噪聲模擬方法,其特征在于,在步驟S7中,預測組合噪聲數據包括噪聲幅值、遠場方向性、頻譜函數、特征長度、馬赫數相關函數、安裝效用。

3.如權利要求1所述的基于物理機制的噪聲模擬方法,其特征在于,在步驟S1中,整體設備為飛機,所述飛機的風扇噪聲的典型分量噪聲模型為Heidmann模型、噴流噪聲的典型分量噪聲模型為STNJET模型、燃燒室噪聲的典型分量噪聲模型為GECOR模型、渦輪噪聲的典型分量噪聲模型為TUR模型、機體噪聲的典型分量噪聲模型為Fink算法。

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