[发明专利]一种基于深度学习的二阶亥姆霍兹共鸣器设计方法有效
申请号: | 202110281706.X | 申请日: | 2021-03-16 |
公开(公告)号: | CN112926159B | 公开(公告)日: | 2022-02-22 |
发明(设计)人: | 孙雪聪;贾晗;杨玉真;毕亚峰;杨军 | 申请(专利权)人: | 中国科学院声学研究所 |
主分类号: | G06F30/17 | 分类号: | G06F30/17;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人: | 陈琳琳;张萍 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 二阶亥姆霍兹 共鸣器 设计 方法 | ||
1.一种基于深度学习的二阶亥姆霍兹共鸣器设计方法,用于基于二阶亥姆霍兹共鸣器的两个共振频率f1和f2,对二阶亥姆霍兹共鸣器的几何参数进行设计;所述二阶亥姆霍兹共鸣器包括:第一共鸣腔和第二共鸣腔,第一共鸣腔包括第一圆柱形空腔和其底部的第一开口圆筒,第二共鸣腔包括第二圆柱形空腔和其底部的第二开口圆筒,其中第一开口圆筒与流道贯通;第二开口圆筒与第一圆柱形空腔的顶部贯通;二阶亥姆霍兹共鸣器的几何参数包括:第一圆柱形空腔的腔体深度h1,第一开口圆筒的半径a1和第一开口圆筒的长度l1;第二圆柱形空腔的腔体深度h2,以及第二开口圆筒的半径a2和长度l2;所述方法包括:
针对具体的设计需求生成N条符合要求的隔声曲线,并将N条隔声曲线输入预先建立和训练好的深度神经网络模型,输出N组对应的等效电学参数;
具体包括:
步骤S1)在给定的几何参数范围内随机生成第一开口圆筒的半径a1,第一开口圆筒的长度l1和腔体深度h1,腔体半径r1和流道半径rt保持不变;
计算第一开口圆筒与流道连接处的传递矩阵Mnt:
其中,为第一开口圆筒的等效声阻抗,为粘性边界层厚度,η=1.8e-5Pa·s为空气粘滞系数,γ=1.4为空气的比热比,Pr=0.702为普拉克常数;Δlnt为第一开口圆筒与流道连接处的修正长度:rt为流道的半径;为波矢,ω=2πf为角频率,ρ0=1.21kg/m3和c0=343m/s分别为空气的密度和声速;
计算第一开口圆筒的传递矩阵
其中,为第一开口圆筒的等效波矢;
计算第一开口圆筒和第一圆柱形空腔连接处的传递矩阵
其中,Δl11为第一开口圆筒和第一圆柱形空腔连接处的修正长度:
r1为第一圆柱形空腔的半径;
计算第一圆柱形空腔的传递矩阵
其中,为第一圆柱形空腔的等效波矢;
为第一圆柱形空腔的等效阻抗;
计算得到第一共鸣腔的等效传递矩阵
计算等效传递矩阵T1:
其中,为第一共鸣腔的等效阻抗;
计算隔声量t(f):
其中,为流道的平面波声阻抗,为流道的横截面积;当二阶亥姆霍兹共鸣器的几何参数固定时,t(f)是频率f的函数;以1Hz为步长遍历工作频段[fl,fh]的每个频率,求解每个频率处的隔声量,得到隔声曲线;
步骤S2)若该隔声曲线存在一个高度大于10dB的峰,则保留该曲线作为标准曲线,进入步骤S3);否则,返回步骤S1);
步骤S3)将上述标准曲线根据设计需求分别进行两次平移和缩放并叠加,得到一条包含两个峰的曲线,且该曲线峰的位置、高度和宽度均符合设计目标;由此生成一条符合要求的隔声曲线;
步骤S4)重复步骤S1)-步骤S3),直至生成N条符合要求的隔声曲线;
基于二阶亥姆霍兹共鸣器几何参数和等效电学参数间的转换关系公式,根据N组等效电学参数,计算出N组二阶亥姆霍兹共鸣器的几何参数;
根据N组二阶亥姆霍兹共鸣器的几何参数计算对应的隔声曲线,从N条隔声曲线中选择出最优隔声曲线,将最优隔声曲线对应的二阶亥姆霍兹共鸣器几何参数作为设计出的结构参数;
所述从N条隔声曲线中选择出最优隔声曲线,具体包括:
利用寻峰函数计算每一条隔声曲线的共振频率及共振频率处的隔声量;
与设计目标对比,选择共振频率最接近设计目标的隔声曲线作为最优隔声曲线;
对于共振频率接近程度相同的,则选择共振频率处隔声量高的曲线作为最优隔声曲线。
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