基于淺海聲場傳播特性的海底聲參數(shù)反演研究
發(fā)布時(shí)間:2022-07-11 12:47
海水環(huán)境參數(shù)和海底聲學(xué)參數(shù)共同構(gòu)成了水聲傳播計(jì)算的最重要的環(huán)境參數(shù),相比水體環(huán)境參數(shù),海底聲參數(shù)更難直接測量,因而對其的有效獲取研究一直是水聲學(xué)中的熱門課題。與直接測量的方法相比,聲學(xué)方法反演可以避免人力、物力的浪費(fèi),能高效的獲取海底聲參數(shù),有著良好的發(fā)展前景。本文針對淺海海底聲參數(shù)的獲取問題,提出了一種基于貝葉斯理論的淺海海底縱波聲速、橫波聲速、縱波衰減、橫波衰減、密度5項(xiàng)海底聲參數(shù)反演方法。使用中,首先通過快速場方法(Fast Field Method,FFM)計(jì)算聲壓場的理論預(yù)報(bào)值,其次根據(jù)貝葉斯理論基于似然函數(shù)建立實(shí)測聲壓場與理論聲壓場之間的目標(biāo)函數(shù),并分析了該目標(biāo)函數(shù)對各參數(shù)敏感度大小,最后依照Metropolis接受準(zhǔn)則采樣給出待反演參數(shù)的后驗(yàn)概率密度(Posterior Probability Density,PPD)作為反演結(jié)果,并從統(tǒng)計(jì)角度對反演結(jié)果的不確定性進(jìn)行分析。為驗(yàn)證本方法的可行性與可靠性,本文分別采取數(shù)值模擬和實(shí)驗(yàn)室水池實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行反演研究,研究結(jié)果表明:(1)與傳統(tǒng)地聲參數(shù)反演方法相比,本方法用反映地聲參數(shù)向量綜合信息的后驗(yàn)概率統(tǒng)計(jì)特性表征反演結(jié)果,相比傳...
【文章頁數(shù)】:58 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 論文研究背景及其意義
1.2 研究現(xiàn)狀及存在的不足
1.3 論文的研究內(nèi)容
第二章 聲場建模研究
2.1 模型介紹
2.2 模型選取
2.3 聲場建模
2.3.1 基于快速場理論的計(jì)算方法
2.3.2 聲場仿真驗(yàn)證
2.4 本章小結(jié)
第三章 目標(biāo)函數(shù)與優(yōu)化算法
3.1 貝葉斯理論
3.2 目標(biāo)函數(shù)
3.3 優(yōu)化算法
3.3.1 反演方法研究
3.3.2 反演方法驗(yàn)證
3.3.3 遺傳算法(GA)
3.4 本章小結(jié)
第四章 仿真數(shù)據(jù)處理
4.1 聲傳播特性分析
4.2 目標(biāo)函數(shù)對各參數(shù)的敏感度分析
4.3 仿真反演結(jié)果分析
4.4 本章小結(jié)
第五章 水池實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理
5.1 實(shí)驗(yàn)概況
5.2 反演結(jié)果分析與驗(yàn)證
5.3 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果
本文編號:3658190
【文章頁數(shù)】:58 頁
【學(xué)位級別】:碩士
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摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 論文研究背景及其意義
1.2 研究現(xiàn)狀及存在的不足
1.3 論文的研究內(nèi)容
第二章 聲場建模研究
2.1 模型介紹
2.2 模型選取
2.3 聲場建模
2.3.1 基于快速場理論的計(jì)算方法
2.3.2 聲場仿真驗(yàn)證
2.4 本章小結(jié)
第三章 目標(biāo)函數(shù)與優(yōu)化算法
3.1 貝葉斯理論
3.2 目標(biāo)函數(shù)
3.3 優(yōu)化算法
3.3.1 反演方法研究
3.3.2 反演方法驗(yàn)證
3.3.3 遺傳算法(GA)
3.4 本章小結(jié)
第四章 仿真數(shù)據(jù)處理
4.1 聲傳播特性分析
4.2 目標(biāo)函數(shù)對各參數(shù)的敏感度分析
4.3 仿真反演結(jié)果分析
4.4 本章小結(jié)
第五章 水池實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理
5.1 實(shí)驗(yàn)概況
5.2 反演結(jié)果分析與驗(yàn)證
5.3 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果
本文編號:3658190
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