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基于相位共軛法對噪聲源進行成像和分離研究

發(fā)布時間:2017-08-14 22:10

  本文關(guān)鍵詞:基于相位共軛法對噪聲源進行成像和分離研究


  更多相關(guān)文章: 相位共軛方法 噪聲源識別和分離 聚焦特性 聲學(xué)貢獻量分析


【摘要】:隨著軍事科技的不斷發(fā)展,船舶噪聲逐漸成為影響艦船安全的關(guān)鍵因素,對船舶噪聲進行控制需要首先獲取噪聲源的相關(guān)信息,然而海洋聲場環(huán)境復(fù)雜多變,導(dǎo)致現(xiàn)有對噪聲源進行識別的方法均存在一定的問題,相位共軛方法不需要噪聲源的任何先驗信息,在復(fù)雜環(huán)境下對噪聲源的識別和成像方面有很大的優(yōu)越性。目前相位共軛方法對多目標噪聲源共同存在的復(fù)雜聲場的研究還比較少,本文利用相位共軛方法對多個目標噪聲源進行識別和分離并通過聲學(xué)貢獻量分析確定主要噪聲源。具體研究內(nèi)容如下:采用不同陣列對單個點聲源的基本聚焦特性進行了數(shù)值仿真計算。結(jié)果表明:基于聲壓梯度測量的PCD方法計算相位共軛聲場時聲源的聚焦效果最好,在近場可以突破聲波的衍射極限(0.5λ);螺旋槳型陣列可以在獲得同樣分辨率(0.28λ)的情況下利用較少的陣元個數(shù)獲得較高的識別精度,滿足工程應(yīng)用。采用相位共軛方法對兩個點聲源共同存在的復(fù)雜聲場進行了成像和分離研究。首先探討了陣列形式對聲源聚焦和識別的影響,其次研究了強度不同及頻率不同時,兩個點聲源的識別分辨特性。結(jié)果表明:對于多目標噪聲源,同樣是基于偶極子源的聲壓梯度測量方法(PCD)得到的分辨效果最好;在陣元間距以及陣列法線方向與聲源距離相同時,采用平面陣列時獲得的聲場識別精度最高;陣列法線方向與聲源距離越近,相位共軛方法對聲源的識別和分離越精確,聲源間距越大,聲源的分離效果越好;當聲源間距d=λ,陣列法線方向與聲源距離z=0.1λ時,PCD方法可以清晰地識別分離出兩個聲源,完全沒有偽聲源的干擾,z≥1.5λ時兩個聲源無法分離;兩個聲源實現(xiàn)分離的間距與陣列法向與聲源的測量距離有關(guān),當陣列法線方向與聲源距離z=0.1λ時,可以識別的聲源間距最小為0.8λ;對于聲源強度不同的兩個點聲源,PCD方法識別得到的幅值比結(jié)果更準確;對于兩個頻率不同的點聲源共同存在的聲場,相位共軛方法對高頻聲源的識別效果較好。基于相位共軛方法對復(fù)雜目標聲場進行了聲學(xué)貢獻量分析。在對不同強度的兩個點聲源聲場和平板聲源聲場識別的研究基礎(chǔ)上,選取目標場點并分別計算了各個聲源的貢獻量系數(shù)。結(jié)果表明:通過對目標聲源進行聲學(xué)貢獻量分析,可以判斷出各個聲源對目標場點的貢獻權(quán)重,從而依據(jù)貢獻權(quán)重對聲源進行排序,通過對目標場點貢獻量為正的聲源或平板區(qū)域進行控制就可以減小對目標場點的輻射噪聲值,該研究結(jié)果可用于復(fù)雜聲源的噪聲控制。
【關(guān)鍵詞】:相位共軛方法 噪聲源識別和分離 聚焦特性 聲學(xué)貢獻量分析
【學(xué)位授予單位】:大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:U661.44
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 1 緒論9-19
  • 1.1 選題背景及研究意義9-10
  • 1.2 噪聲源識別方法簡介10-15
  • 1.2.1 傳統(tǒng)識別方法10-11
  • 1.2.2 基于信號處理的噪聲源識別方法11-13
  • 1.2.3 基于陣列技術(shù)噪聲源識別方法13-15
  • 1.3 國內(nèi)外對于相位共軛方法的研究現(xiàn)狀15-18
  • 1.4 論文的主要研究內(nèi)容18-19
  • 2 相位共軛聚焦基本理論19-31
  • 2.1 引言19
  • 2.2 聲學(xué)理論基礎(chǔ)19-22
  • 2.2.1 波動方程19-20
  • 2.2.2 聲場空間的互易性20-21
  • 2.2.3 時反不變性21-22
  • 2.3 時間反轉(zhuǎn)聚焦理論22-25
  • 2.4 Helmholtz-Kirchhoff積分定理25-27
  • 2.5 完全相位共軛聲場27-28
  • 2.6 聲場中的傳播波和倏逝波28-30
  • 2.7 小結(jié)30-31
  • 3 單聲源的識別分析以及相關(guān)參數(shù)研究31-39
  • 3.1 引言31
  • 3.2 相位共軛聲場的離散陣列計算方法31-32
  • 3.3 陣列形式對聚焦特性的影響32-36
  • 3.4 基于PCD方法可實現(xiàn)高識別分辨率的理論解釋36-37
  • 3.5 小結(jié)37-39
  • 4 多目標噪聲源的識別分離以及相關(guān)參數(shù)研究39-53
  • 4.1 引言39
  • 4.2 理論基礎(chǔ)39
  • 4.3 數(shù)值模擬39-52
  • 4.3.1 陣列形式對聚焦特性的影響40-42
  • 4.3.2 影響聚焦特性的相關(guān)參數(shù)研究42-47
  • 4.3.3 頻率不同時的分辨特性47-49
  • 4.3.4 聲源強度不同時的分辨特性49-52
  • 4.4 小結(jié)52-53
  • 5 復(fù)雜聲源的聲學(xué)貢獻量分析53-63
  • 5.1 引言53
  • 5.2 聲學(xué)貢獻量理論53-54
  • 5.3 兩個點聲源的貢獻量分析54-56
  • 5.4 二維平板聲源的貢獻量分析56-62
  • 5.5 小結(jié)62-63
  • 6 總結(jié)和展望63-65
  • 6.1 總結(jié)63-64
  • 6.2 展望64-65
  • 參考文獻65-70
  • 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況70-71
  • 致謝71-72

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