[發明專利]一種基于物理機制的噪聲模擬方法

有效

• 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

本發明基于物理機制的噪聲模擬方法包括：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；針對每一初級預測模型的模型訓練均執行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S4，若否執行S5；S4、獲得訓練好的初級預測模型；S5、根據預測數據的正確率修正模型的各項系數，并重復執行S2?S3。

技術領域

本發明涉及噪聲模擬技術領域，特別是涉及一種基于物理機制的噪聲模擬方法。

背景技術

現有很多噪聲現象非常復雜，沒有一種數值方法能真正地包括所有細節和所有物理現象，再加上一般情況下計算的數值誤差比要解的噪聲量還大，導致不準確的結果。所以，無論是基于有限元法還是統計能量法，現有的噪聲仿真軟件某些場景計算精度不高，另外一般需要幾個月的時間來算一個工況，遠遠不能滿足工程應用的需要。再者，有限元法無法分析高頻噪聲，而統計能量法在中低頻噪聲也存在問題。

發明內容

本發明針對現有技術存在的問題和不足，提供一種新型的基于物理機制的噪聲模擬方法。

本發明是通過下述技術方案來解決上述技術問題的：

本發明提供一種基于物理機制的噪聲模擬方法，其特點在于，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，若否則重復執行步驟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模型的各項系數，并重復執行S2-S3；

較佳地，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。

較佳地，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。

較佳地，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。