[发明专利]一种空间声场的降噪预测方法及拟合优化管理

说明书

本发明提供了一种采用LES‑LSTM混合计算模型对空间场内湍流边界层脉动压力引起的气动噪声进行预测；混合模型计算结果与地铁运动试验和传统的GRACH算法得到的结果吻合良好；采用ARNN‑三种方法的拟合优化算法进行寻优，最终得到近似模型最优样本点组合；将ARIMA与G‑ARCH结合获得了预测数据data1，采用LSTM算法获得了预测数据data2；将两份预测结果与历史真实值相比较，分别赋予两种数据不同的权值，使其均方误差最小，并将该权值用于未来数据的预测，得到最终的预测结果。

技术领域

本发明涉及噪声控制及优化管理技术领域，尤其涉及一种空间声场的降噪预测方法及拟合优化管理。

背景技术

三维空间的噪声主动控制可以实现低频噪声的全空间或局部区域的抵消，有强烈的应用需求。在自由声场中，完全抵消噪声在理论上是有可能的，其根据就是惠更斯原理，在实际可操作层面，空间降噪(包括自由声场和封闭声场)一般是以有限点位按总的辐射声功率或均方声压和最小为控制目标，因此即便是自由声场中，次级声源也无法完美复现入射声场，而且为了提高次级声场与入射声场的吻合性，目前的技术通过设置较多通道的次级声源阵列和复杂的误差传感器系统，并且通过自适应优化的方式使误差传感器位置处达到某种策略下的最优，以实现降噪。

而次级声源阵列对入射声监测传感器和残余声监测传感器有着复杂的影响与干扰，导致降噪系统整体难以高效工作，甚至导致系统不可用，因此目前全空间的降噪技术还很难进入实用阶段，根据公开的资料，目前这样的系统仅能在有限的实验室条件下工作，由于空间声场面临的影响因素众多，情况多样，实际工程的一些尝试中这类系统的空间降噪效果并不明显。

对于被动降噪源降噪(即噪声主动控制)、主动降噪以及减振降噪亟需需要提出一种空间声场的降噪预测方法及拟合优化管理，解决由于空间声场面临的影响因素众多，情况多样，实际工程的一些尝试中这类系统的空间降噪效果并不明显技术问题。

发明内容

针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种空间声场的降噪预测方法及拟合优化管理，以解决上述提到的技术问题。

为了实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：一种空间声场的降噪预测方法及拟合优化管理，采用LES-LSTM混合计算模型对空间场内湍流边界层脉动压力引起的气动噪声进行预测；混合模型计算结果与地铁运动试验和传统的GRACH算法得到的结果吻合良好，尤其在200～500Hz中频段时，计算精度更高；为地铁运动设计阶段，气动噪声全频段的高精度预测提供了实际应用模型；

通过混合模型各子系统对乘员室声学贡献量的分析，确定适宜贴附吸声材料的部位为左右侧围与顶棚。利用优化拉丁超立方试验设计，建立了能高精度、高效地反映优化目标与各层材料厚度参数之间关系的Kriging近似模型；

采用ARNN-三种方法的拟合优化优化算法，确定了各层吸声材料厚度的理想组合；

在采用混合模型进行数值仿真之前，须确定模型的输入激励，因此将CFD计算获得的表面脉动压力值转化为各结构子系统的平均压力谱，并将其作为力载荷施加至混合模型。当系统的确定性边界位移为零时，混响场所产生的力载荷满足以下统计学关系：

同时考虑到边界处的混响场载荷frev，边界处总的边界力为：

f＝D_dirq+f_rev

FE子系统位移互谱矩阵为：