本文關(guān)鍵詞：多模態(tài)吸聲體的優(yōu)化設(shè)計(jì)及其在腔體噪聲控制中的應(yīng)用

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【摘要】：在船舶噪聲控制中,由于船艙空間狹窄,導(dǎo)致實(shí)施減振降噪措施困難,減小低頻噪聲更難。在現(xiàn)有的噪聲控制方法中,主動(dòng)噪聲控制(ANC)主要用來(lái)控制低頻噪聲,且占用空間小,但成本較高,技術(shù)也還不夠成熟。被動(dòng)噪聲控制中,大部分吸聲材料和阻尼材料能有效地控制中高頻噪聲,但當(dāng)用于減小低頻噪聲時(shí),因?yàn)橐蟮牟牧虾穸容^大而難以應(yīng)用。為了經(jīng)濟(jì)簡(jiǎn)便地控制低頻噪聲,開發(fā)了長(zhǎng)T型吸聲體(TAR)。TAR由兩根互相垂直的管子組成,其中一根很短的管子兩端開口,另一根較長(zhǎng)的管子兩端封閉。TAR主要通過(guò)聲共振進(jìn)行吸聲,具有較大的長(zhǎng)細(xì)比,容易安裝在結(jié)構(gòu)表面或嵌入結(jié)構(gòu)中,占用空間小。并且TAR的管道越長(zhǎng),控制的頻率就越低,狹長(zhǎng)的管道還能吸收更多的聲能。另外TAR具有多模態(tài)特性,經(jīng)過(guò)適當(dāng)設(shè)計(jì),能使用單個(gè)TAR控制多個(gè)頻率的噪聲,減少所需TAR個(gè)數(shù),提高噪聲控制工作效率。TAR的安裝位置對(duì)其控制效果有很大影響,一般需要使用優(yōu)化算法進(jìn)行計(jì)算。在之前對(duì)TAR的研究中,都是用單目標(biāo)優(yōu)化分別計(jì)算控制各階模態(tài)的TAR安裝位置,但這并沒(méi)有考慮控制不同模態(tài)的TAR之間的耦合,導(dǎo)致整體的控制效果與理想控制效果有一定差別。解決的方法是使用多目標(biāo)優(yōu)化,對(duì)所有TAR的安裝位置進(jìn)行全局優(yōu)化。本文用理論與實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的方法來(lái)研究TAR在腔體低頻噪聲控制中的優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題,且就下列幾項(xiàng)展開了深入、系統(tǒng)的研究:1)建立腔體與吸聲體的聲學(xué)耦合理論模型;2)通過(guò)基于遺傳算法和爬山算法的單目標(biāo)與多目標(biāo)優(yōu)化方案,探討在單模態(tài)和多模態(tài)腔體噪聲控制中吸聲體的位置優(yōu)化問(wèn)題;3)創(chuàng)新性地開發(fā)“用一個(gè)TAR來(lái)控制兩個(gè)不同頻率噪聲”的設(shè)計(jì)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的理論模型、優(yōu)化算法和設(shè)計(jì)方法是有效的,基于本文理論所設(shè)計(jì)的TAR能在低頻噪聲控制中展示出優(yōu)異的性能。
【關(guān)鍵詞】：噪聲控制 多目標(biāo)優(yōu)化 多模態(tài)吸聲體
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U661.44
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 主要符號(hào)表9-11
• 第一章 緒論11-21
• 1.1 船舶噪聲現(xiàn)狀11-12
• 1.2 噪聲控制方法12-14
• 1.3 亥姆霍茲共振器14-17
• 1.4 長(zhǎng)T形吸聲體17-19
• 1.5 本文研究目的19-21
• 第二章 吸聲體理論模型21-27
• 2.1 HR理論模型21-22
• 2.2 TAR理論模型22-25
• 2.2.1 聲線阻抗轉(zhuǎn)移22-24
• 2.2.2 T型管24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-27
• 第三章 腔體噪聲控制27-48
• 3.1 腔體聲場(chǎng)模型27-30
• 3.2 腔體與吸聲體耦合模型30-39
• 3.2.1 多吸聲體30-33
• 3.2.2 單吸聲體33-36
• 3.2.3 耦合求解36-39
• 3.3 腔體噪聲控制實(shí)驗(yàn)39-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 單模態(tài)優(yōu)化48-71
• 4.1 優(yōu)化策略48-49
• 4.2 遺傳算法49-59
• 4.2.1 算法簡(jiǎn)介49-50
• 4.2.2 算法原理50-57
• 4.2.3 模糊選擇法57-58
• 4.2.4 計(jì)算流程58-59
• 4.3 爬山算法59-63
• 4.3.1 算法簡(jiǎn)介59-60
• 4.3.2 算法原理60-62
• 4.3.3 計(jì)算流程62-63
• 4.4 單模態(tài)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)63-70
• 4.4.1 遺傳算法63-67
• 4.4.2 爬山算法67-70
• 4.5 本章小結(jié)70-71
• 第五章 多模態(tài)優(yōu)化71-86
• 5.1 單目標(biāo)優(yōu)化71-74
• 5.2 多目標(biāo)優(yōu)化74-76
• 5.2.1 目標(biāo)函數(shù)75-76
• 5.2.2 設(shè)置算法76
• 5.3 TAR多模態(tài)控制76-78
• 5.4 多模態(tài)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)78-85
• 5.4.1 多目標(biāo)優(yōu)化78-81
• 5.4.2 TAR多模態(tài)控制81-85
• 5.5 本章小結(jié)85-86
• 結(jié)論與展望86-88
• 參考文獻(xiàn)88-96
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果96-97
• 致謝97-98
• 附件98

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