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原文传递水下复杂弹性结构低频声辐射预报研究

论文题名：	水下复杂弹性结构低频声辐射预报研究
关键词：	水下航行器;复杂弹性结构;振动声辐射;GA-LM-BP神经网络;振声传递函数法
摘要：	实时监测和预报水下航行器及其设备的振动声辐射水平一直备受关注。目前，为了掌握航行器实时声学状态，尤其是对其难以控制的低频辐射噪声水平进行正确预估，工程上通常采用实时监视航行器表面结构振动情况，再结合精确高效的传递预报模型来进行声场预报。因此如何获得更精确、更高效的基于振动到声场的传递模型显得尤为重要。　　本文首先对工程上常用的基于结构振速的振声传递函数法进行了优化改进，提出了分舱段建模方法，并分析了复杂激励力对声辐射预报的影响，实现了对水下大尺度复杂弹性结构的声辐射预报。首先基于结构振动以及声场呈现低频整体分布和高频局部分布特征，提出大尺度弹性结构整体和分舱相结合的声辐射预报方法，并对其进行了仿真验证。研究表明，该方法可以在保证准确度的前提下提高建模效率。然后针对简化形式的点、线、面激励、刚性安装以及弹性安装质量负载激励源、不同质量大小的质量负载激励源，这几种不同激励源形式对声辐射预报的影响进行仿真分析。研究表明，在较低频时由于结构模型尺度较大，并且不同形式的激励源激励位置相近，使得不同的激励源激发起了相近的振动模态，从而使得不同工况对应的结构声辐射效率基本一致;而在较高频对弹性结构施加不同形式的激励力时，激起的结构振动模态分布不尽相同，使得仿真获取的结构声辐射效率不同。因此在进行基于振声传递函数法的声辐射预报时，需要根据实际结构的激励形式尽可能准确精细建模，提高预报精确度。同时，研究还表明，在同一舱段的相同作用区域内，当质量负载激励源的位置变化时，激起的振动模态较为相近，使得激励源位置分布对声辐射效率的影响较小。最后，还发现振声传递函数法在进行多源激励工况的声辐射预报时，由于实际工况中多源激励组合的复杂多变性，容易出现仿真声辐射效率与实际工况失配的情况，从而导致声辐射预报精确度降低。　　为了解决这一问题，实现对多激励源工况的高精度预报，本文还提出了一种基于GA-LM-BP神经网络的水下结构振动噪声预报方法，该方法以水下结构表面振动数据为网络输入量，以声场考核点声压或辐射声功率为网络输出量，实现从结构振动到声场的高精度传递预报。首先构建了GA-LM-BP神经网络，并基于该算法对多激励源工况下的振动到声场声压和振动到辐射声功率这两种振动噪声预报模型进行数值仿真，研究表明该方法在处理声场预报问题时预报精度较高，验证了该方法的可行性。分析了GA算法、LM算法以及传输函数对网络预报结果的影响。研究表明，采用GA算法和LM算法分别对网络权阈值的初始化以及训练过程中的动态调整进行优化，以及采用purelin和square函数对网络训练传输函数进行优化后，使得网络对训练所需样本量的需求更少，网络收敛速度更快，预报精度更高。分析了神经网络对不同信噪比样本数据的适应性，研究表明，即使样本的信噪比只有14dB，模型预报合格率也达到了90％以上，说明该方法具有较好的适应性。　　最后，本文针对以上两种预报方法，从理论方面分析说明了两种方法的异同点，并且总结了方法的适用条件，即振声传递函数法需要掌握实体结构参数以及实际工作工况信息，关键在于有限元建模仿真的准确度，而神经网络法需要充足的具有代表性的可靠性较高的数据样本，关键在于对数据样本的准确处理。然后，从多种工况下的预报精度对比方面说明了，两种方法在满足各自的适用条件后都可以对单激励源工况实现高精度声辐射预报，而在面对多激励源工况时，相比于振声传递函数法来说，神经网络法在满足一定适用条件后可以获得更高的预报精度，性能更优。
作者：	高宇航
专业：	声学
导师：	何元安
授予学位：	硕士
授予学位单位：	哈尔滨工程大学
学位年度：	2022