[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

专利信息
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: 发明公开了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;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。
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
【主权项】:
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