CN109625156B - 船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法 - Google Patents

船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法，用特征数作为频率区间划分标准，根据船体结构及声腔的几何和物理属性计算其特征数，基于特征数大小对分析频带进行低、中、高频的划分；根据特征数大小及船舶结构特点，建立船舶低、中、高频舱室噪声预报模型；通过实船测试或经验公式获得主要动力设备结构噪声和空气噪声，将动力设备振动加速度等效为激励力；估算得到船体结构及声腔内损耗因子；利用有限元法、有限元‑统计能量混合法及统计能量法计算船舶低、中及高频的船体振动及舱室噪声；对船舶舱室中高频噪声进行吸声降噪研究及声学优化设计。本发明提供了船舶全频段舱室噪声预报流程及控制方案，可应用于各类船舶。

Description

船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法
技术领域
本发明涉及船舶舱室噪声预报技术领域，具体地，涉及一种船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法，该方法能够实现船舶全频段舱室噪声预报及控制。
背景技术
船舶机械设备振动引起的舱室噪声会严重影响船员和乘客的舒适性及身心健康，各国船级社及国际海事组织等对船舶各舱室和机械设备的噪声均作出了较为严格的规定。在设计阶段预先进行舱室噪声预报并进行舱室降噪设计研究对提高船舶建造质量、降低船舶建造成本具有重要的实际意义。
目前国内外研究学者对船舶舱室噪声预报方法做了较多的研究，但大部分局限于利用统计能量法进行高频段的船舶舱室噪声预报，针对低频段和中频段的舱室噪声预报研究得较少，因此，本发明针对实际船舶进行全频段的舱室噪声预报及试验验证，并对船舶舱室噪声进行声学优化设计。
船舶舱室噪声预报通常有经验预报法、解析法及数值预报法，目前工程上最常用的是数值预报法。数值预报法通常包括声学有限元法、边界元法、统计能量法、有限元-统计能量混合法、灰色理论法、射线跟踪法及神经网络法等。
文斌(2016年江苏科技大学硕士论文)以某型极地船为研究对象，利用统计能量法进行了船舶舱室噪声预报。王充(2016年华南理工大学硕士论文)以游艇为研究对象，利用统计能量法进行了游艇舱室噪声预报，并以游艇沙龙舱为目标舱室，对其进行了减振降噪研究和效果分析。夏代波(2013年哈尔滨工程大学硕士论文)以某三体高速客货船为研究对象，详细介绍了船舶统计能量模型建模过程并基于统计能量法进行了船舶舱室噪声预报。陈实和刘磊[2013年大连理工大学硕士论文；2013年哈尔滨工程大学硕士论文]在国际船舶舱室噪声新规范的背景下，基于统计能量法进行了船舶舱室噪声预报并与新的国际噪声标准IMO标准进行对比，分析舱室超标原因，提出了相关的降噪措施及其优化设计方案。
对国内外研究现状进行总结后发现目前关于船舶舱室噪声预报方面还存在如下不足：①针对高频段的舱室噪声预报研究得较多，关于全频段舱室噪声预报方法及流程的研究较少。②大部分学者对船舶舱室吸声降噪进行了研究，对舱室噪声进行声学优化设计的还较少。
发明内容
针对现有技术中存在的上述不足，本发明的目的在于提供一种适用于各类船舶的船舶全频段舱室噪声预报及舱室噪声控制方案，该方法能够提高船舶建造质量、降低建造成本。
本发明是通过以下技术方案实现的。
一种船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法，包括如下步骤：
步骤S1、将频响分析设为1/3倍频程频率，计算频带频率范围为20-8000Hz；
步骤S2、根据船体结构及声腔的几何和物理属性计算船体结构及声腔的特征数，基于特征数大小对计算频带进行低、中、高频区的划分；其中，特征数用以表征单位波长内模态密集程度；
步骤S3、根据划分的不同频率区间以及船体结构及声腔结构特点，分别建立船舶低频区、中频区、高频区舱室噪声预报模型；
步骤S4、通过实船测试或经验公式获得主要动力设备的结构噪声和空气噪声作为船舶舱室噪声预报模型的输入激励源；
步骤S5、通过实船测试或经验公式得到船体结构及声腔内损耗因子，设置船舶舱室噪声预报模型内损耗因子参数；
步骤S6、分别利用有限元法、有限元-统计能量混合法及统计能量法计算船舶低频区、中频区及高频区的船体振动及舱室噪声预报；
步骤S7、根据船体振动及舱室噪声预报结果，对船舶舱室中的高频噪声进行吸声降噪研究及声学优化设计。
优选地，步骤S2进一步包括：
2-1.根据船体结构及声腔的几何和物理属性，计算船体及声腔子系统模态密度、模态重叠因子、内损耗因子及弯曲波波长四个物理参数；
2-2.将2-1中得到的四个物理参数代入到特征数表达式中，如下式，计算船舶各子系统的特征数Δ；
Figure BDA0001845188870000031
式中，Me为结构模态重叠因子，n(ω)为频域结构模态密度，η为结构内损耗因子，λ为结构弯曲波波长，单位为m；
2-3.根据船舶各子系统特征数Δ的大小，将计算频带划分为低频区、中频区和高频区：
当Δ≤1时，定义为低频区；
当1＜Δ＜5时，定义为中频区；
当Δ≥5时，定义为高频区。
优选地，步骤S3进一步包括：
3-1.低频区船体结构及声腔带宽内特征数小于1，适合建立为有限元子系统；
3-2.船体结构及声腔在中频区子系统间模态数差异较大，建立成单一的统计能量子系统或者有限元子系统都是不合适的。对模态比较密集的上层建筑、纵横舱壁等船体结构，以及声腔建立为统计能量子系统，对于特征数小于1的双层底、底桁、实肋板及动力设备基座等船体结构建立为有限元子系统。统计能量子系统与有限元子系统通过混合连接实现耦合；
3-3.船体结构及声腔在高频区子系统间模态均比较密集，特征数大于5，适合建立为统计能量子系统；
3-4.船舶航行在水中，需要考虑周围流体对船舶的影响，需建立半无限流体子系统以模拟船体周围附涟水作用。
优选地，步骤S4进一步包括：
4-1.将噪声超过60dB的设备定为噪声源；
4-2.通过实船测试或经验公式，估算噪声源设备的结构噪声和空气噪声；
其中，结构噪声主要以加速度级的形式表示，在某些情况下如软件不支持加速度级加载方式，此时需要将加速度转化为激励力，可采用动力设备所在位置的阻抗特性(传递函数)将加速度等效为激励力，具体理论如下：
设作用在噪声源设备基础上的激励力矩阵为F，激励附近响应点的加速度矩阵为α，设激励到响应间的频响函数(传递函数)为Hp，则有：
α＝HpF (2)
当基础受到单位激励力矩阵F*时，激励附近的响应点会产生相应的加速度响应矩阵α*，此时：
Hp＝α*F*-1 (3)
式中：Hp为系统的固有属性，当基础结构不变时，Hp保持不变。当基础Hp已知并且基础响应点上的加速度α已知，则等效激励力矩阵F可由式(4)得
F＝Hp -1α (4)
空气噪声主要以声功率级的形式表示；
4-3.将噪声源设备的结构噪声主要施加在设备所在的板壳类结构子系统上，将空气噪声主要施加在设备所在的声腔子系统上。
优选地，步骤S5进一步包括：
船体结构钢板内损耗因子通过实船试验或经验公式估算得到，经验公式如下：
ηs＝0.41f-0.7 (5)
-声腔内损耗因子由经验公式估算得到，经验公式如下：
Figure BDA0001845188870000041
Figure BDA0001845188870000042
式中：TR为声腔混响时间；f为分析频带中心频率；
Figure BDA0001845188870000043
为声腔平均吸声系数；m为声强在声腔介质中的衰减系数；V为声腔子系统体积；S为声腔内表面吸声面积。
优选地，步骤S6进一步包括：
-低频区舱室噪声预报首先求解出舱室噪声预报模型中结构子系统的结构模态及声腔子系统的声模态，然后利用声学有限元法进行船舶声振耦合计算，得到低频区船体振动及舱室噪声；
-中频区舱室噪声预报先首求解出舱室噪声预报模型中结构子系统的结构模态，然后利用有限元-统计能量混合法求解船舶声振响应，得到中频区船体振动及舱室噪声；
-高频区舱室噪声预报直接采用统计能量法进行船舶声振耦合计算，得到高频区船体振动及舱室噪声。
进一步地，得到全频段的舱室噪声预报结果后，如有条件可通过实船测试对预报结果进行评价。
优选地，步骤S7进一步包括：
对噪声过高的舱室内表面敷设多孔性吸声材料进行降噪处理；常用的吸声材料包括：聚氨酯、三聚氰胺、玻璃纤维、聚酯、矿物棉等；
-对于多种吸声材料组合吸声的情况，可采用遗传算法(GA)、序列二次规划法(SQP)、移动渐近线法(MMA)或不同算法结合的方法实现材料组合方式的声学优化设计。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
①本发明提出了表征单位波长内模态密集程度的特征数作为船舶舱室噪声预报的频率区间划分标准，既考虑了模态密度的影响又考虑了结构弯曲波波长的影响，更能描述子结构间动态特征的差异性。②本发明提供了一种船舶全频段舱室噪声预报的流程，从频带划分、不同频带模型的建立、激励及相关参数的确定、计算方法的选择、求解及最后的舱室噪声控制均给出了详细的阐述，本发明方法可有效提高船舶全频段舱室噪声预报的计算效率和计算精度，同时具有较好的适用性，可适用于各类船舶的全频段的舱室噪声预报及控制。
附图说明
图1为船舶结构及声腔特征数；其中，(a)为船舶结构子系统特征数，(b)为船舶声腔子系统特征数；图2为不同频段的船舶舱室噪声预报模型；其中，(a)为低频区船体结构有限元模型，(b)为声腔有限元模型，(c)为耦合连接，(d)为中频区船体结构有限元模型，(e)为声腔有限元模型，(f)为耦合连接，(g)为高频区船体结构有限元模型，(h)为声腔有限元模型，(i)耦合连接；
图3为动力设备激励谱及加载方式；其中，(a)为动力设备振动加速度级激励谱，(b)为动力设备基座面板等效力激励谱，(c)为动力设备空气噪声，(d)动力设备空气噪声，(e)为动力设备空气噪声，(f)为动力设备激励加载方式(g)为动力设备激励加载方式；
图4为船体结构及声腔内损耗因子；其中，(a)为结构内损耗因子，(b)为声腔内损耗因子；
图5为不同频率区间下的舱室噪声云图；其中，(a)为低频区(20Hz)，(b)为中频区(400Hz)，(c)为高频区(8000Hz)；
图6为船舶全频段舱室噪声预报值与实测值的对比；其中，(a)为机舱声压，(b)为右二舱室声压，(c)为水手室声压，(d)为餐厅声压，(e)为大副室声压，(f)为二副室声压，(g)为船长室声压，(h)为轮机长室声压，(i)为驾驶室声压；
图7为不同吸声材料组合下的舱室噪声；
图8为本发明提供的船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法流程图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
实施例
本实施例提供了一种船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法，包括如下步骤：
步骤S1、将船舶舱室噪声预报频率范围设为1/3倍频程20-8000Hz；
步骤S2、提出用以表征单位波长内模态密集程度的特征数作为频率区间划分标准，根据船体结构及声腔的几何和物理属性计算其特征数，基于特征数大小对分析频带进行低、中、高频的划分；
步骤S3、根据特征数大小及船舶结构特点，分别建立船舶低、中、高频舱室噪声预报模型；
步骤S4、通过实船测试或经验公式获得主要动力设备结构噪声和空气噪声，利用传递函数法将动力设备振动加速度等效为激励力；传递函数是一个理论，本实施例中将传递函数这个理论用于实际，用来确定等效激励力；
步骤S5、通过实船实验或经验公式得到船体结构及声腔内损耗因子；
步骤S6、分别利用有限元法、有限元-统计能量混合法及统计能量法计算船舶低、中及高频的船体振动及舱室噪声；
还可以包括：通过实船舱室噪声测量对船舶全频段舱室噪声预报精度进行评价和分析；
步骤S7、对船舶舱室中高频噪声进行吸声降噪研究及声学优化设计。
在本实施例中，步骤S1首先确定要计算的一个频率范围；步骤S2对这个计算的频率范围进行低频区、中频区及高频区的划分(在这个步骤中包括本发明的一个创新点，提出一个新的表达式来划分频率区间)；步骤S3是依据步骤S2的频率划分结果分别建立低频、中频及高频的船舶舱室噪声预报模型(不同的频率区间，预报模型不一样，计算方法也不一样)；步骤S4和S5是计算前参数设置，包括输入源及结构本身的阻尼设置；步骤S6是在前5步完成后，开始用不同的方法做舱室噪声计算，进而获得全频段(低中高频)的船舶舱室噪声预报结果。步骤S7根据步骤S6的舱室噪声预报结果，对舱室进行声学优化设计以达到船舶舱室降噪目的。
本发明上述实施例提供的船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法，是一种能够实现船舶全频段舱室噪声预报流程及控制的方案，可应用于各类船舶的全频段舱室噪声预报与声学优化设计。
下面结合附图，以一具体应用实例，对本发明上述实施例提供的技术方案进一步详细说明。
本发明上述实施例提供的方法，适用于各类船舶，此处仅提供一个将该方法应用于某型近海油船的例子，对于其他不同船舶，方法相似，不再赘述。
本例以某型油船为研究对象，对其进行全频段的舱室噪声预报，计算频率范围为20-8 000Hz(1/3倍频程)。基于船体结构及声腔的几何特点和物理属性，计算船体结构及声腔的模态密度、模态重叠因子、内损耗因子及弯曲波波长，然后计算船舶结构及声腔特征数，计算结果如图1中(a)和(b)所示，其中需要说明的是，图1中(a)和(b)的每一条曲线代表不同的船体结构及声腔，由于船体结构有1600个，如果给出每个曲线含义，附图将过于复杂。在本实施例中，根据需要，不必须知道每个曲线具体代表哪个结构或者声腔，只要知道大致的特征数分布即可，因此，图1中(a)和(b)主要用来划分频率区间，每条曲线的含义对频率区间的划分没有影响，频率区间是根据所有结构及声腔的特征数分布划分出来的。根据本发明所提方法，依据特征数大小进行频率区间的划分，由图2中(a)～(i)可见，在200Hz以下，船舶结构及声腔特征数基本均小于1，可将20-200Hz划分为舱室噪声预报低频区；在630Hz以上，结构及声腔子系统特征数基本均大于5，可将630-8 000Hz划分为舱室噪声预报高频区；而250-500Hz则划分为中频区。
在低频区，船体结构及声腔均为低密度模态，适合用有限元法进行求解，因此需要建立船体结构和声腔有限元模型。对船体结构和声腔进行耦合连接以保证振动能量的传递，除此之外，在船舷两侧及船底建立半无限流体子系统以模拟附涟水作用。低频区舱室噪声预报主要利用耦合声学有限元法，即同时计算出一个耦合环境里的结构振动和声场分布。
在中频区，船体结构振动表现出“低模态、高模态”并存的混合振动特征。根据船体结构特点和图1中的结构及声腔特征数，将特征数较少的船体结构如双层底、实肋板、底桁、基座等建立为有限元子系统，将模态比较密集的船体结构如甲板、纵横舱壁、上层建筑等建立为统计能量子系统，各舱室的声腔子系统均建立为统计能量子系统，利用混合连接将不同类别的子系统间进行耦合，保证直接场与混响场间振动能量的传递，同样在船舷两侧及船底分别建立半无限流体子系统。
在高频区，船体结构和声腔均表现为高密度模态特征，适合用统计能量法进行求解。根据船体结构特点将导入的船体有限元几何模型建立为结构统计能量子系统并赋予相应的物理属性，然后基于船体结构统计能量子系统建立各舱室声腔统计能量子系统，结构子系统和声腔子系统通过连接实现耦合，保证子系统间振动能量的传递，船舷两侧及船底同样需要建立半无限流体子系统模拟附涟水作用。建立好的船舶低频区、中频区及高频区舱室噪声预报模型如图2所示。
本具体应用实例中考虑的主要动力设备包括主机、齿轮箱及柴油发电机组，动力设备的结构噪声(机脚加速度)通过实船测量得到，动力设备的空气噪声(辐射声功率及进排气噪声)则通过估算公式得到。在高频区，动力设备的加速度以约束形式加载在相应基座面板上，在中频和低频区，动力设备基座面板为有限元子系统，由于某些软件不支持有限元子系统的加速度加载方式，本例按公式(2)-(4)将动力设备加速度等效为激励力，然后加载在基座面板有限元子系统上，动力设备空气噪声则施加在相应的声腔子系统中。动力设备激励谱及加载方式如图3中(a)～(g)所示。
本例全船采用钢板建造，钢的内损耗因子由公式(5)估算得到，声腔的内损耗因子由公式(6)-(7)估算得到，结构及声腔内损耗因子如图4中(a)和(b)所示。
分别利用声学有限元法、有限元-统计能量法及统计能量法进行船舶低频、中频及高频的舱室噪声预报，舱室噪声云图如图5中(a)、(b)和(c)所示。为验证本发明上述实施例所提方法及流程的准确性，利用美国PCB Larson DavisModel 831声级计对油船各舱室进行实船声压测量，图6中(a)～(i)给出了船舶舱室噪声预报值与实测值的对比，由图6中(a)～(i)可见，各舱室的舱室噪声预报值与实测值吻合较好，表明本发明所提的船舶全频段舱室噪声预报方法准确、流程可靠。
同样的几类吸声材料在不同的组合形式下获得的吸声效果不同，在材料种类及总厚度一定的前提下，对吸声材料的组合形式进行优化设计具有重要的实际意义。本发明研究对象为聚氨酯、三聚氰胺以及玻璃纤维3种吸声材料的组合形式，优化算法选择遗传算法、序列二次规划法及移动渐近线法。
选择聚氨酯、三聚氰胺及玻璃纤维的厚度作为输入变量，设置3种吸声材料厚度的上下限值。选择上甲板右一舱室噪声为目标函数，设置约束函数表达式为“聚氨酯厚度+三聚氰胺厚度+玻璃纤维厚度”。
优化初始条件为10mm聚氨酯+30mm三聚氰胺+10mm玻璃纤维，初始条件下上甲板右一舱室噪声为67.056dB(A)。设置约束条件为3种吸声材料的厚度均在0～50mm范围内，且3种吸声材料的总厚度为50mm。3种不同优化算法的优化目标均为上甲板右一舱室噪声，设置优化迭代次数为25次。除此之外，将两种不同优化算法进行组合使用，即先利用GA算法进行10次迭代优化，并在此基础上再利用SQP算法进行15次迭代优化。
进行上述优化计算后，不同优化算法得到的吸声材料组合形式如表1所示。除此之外，本发明还选择两种验证组合即20mm聚氨酯+20mm三聚氰胺+10mm玻璃纤维及40mm聚氨酯+10mm三聚氰胺+0mm玻璃纤维来与优化方案进行对比。
将表1中不同方案在油船中高频模型中进行设置，然后求解目标舱室上甲板右一的舱室噪声，计算后得到的目标舱室噪声如图7。
由图7及表1可见，利用优化算法得到的优化方案获得的目标舱室噪声小于初始方案和验证组合方案，表明本发明所提出的舱室声学优化设计是具有一定效果的。
同时可以看出，GA算法得到的优化方案比MMA和SQP算法得到的优化方案降噪效果好，但在相同迭代次数下，GA算法的耗时远大于SQP算法以及MMA算法。GA+SQP算法组合得到的优化方案要好于SQP算法和MMA算法，同时接近GA算法得到的优化效果且耗时小于GA算法。
因此，在由多种吸声材料组合的舱室声学优化中，为减小运算时间，同时获得较好的优化效果，可以考虑将GA算法与SQP算法组合使用，即先利用GA算法得到一个粗糙的近最优解，然后在此基础上利用SQP算法进行精细的局部寻优。
表1不同方案下上甲板右一舱室噪声
Figure BDA0001845188870000111
以上描述了本发明的具体实施方式，但这仅是举例说明，本发明的保护范围由所附权利要求书限定。本领域的工程技术人员在不违背本发明原理及实质的前提下，可以对这些具体的实施方式做出修改和完善，但这些修改和完善均落入本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1、将频响分析设为1/3倍频程频率，计算频带频率范围为20-8000Hz；
步骤S2、根据船体结构及声腔的几何和物理属性计算船体结构及声腔的特征数，基于特征数大小对步骤S1的计算频带进行低频区、中频区和高频区的划分；
步骤S3、根据步骤S2划分的不同频率区间以及船体结构及声腔结构特点，分别建立船舶低频区、中频区和高频区舱室噪声预报模型；
步骤S4、获得主要动力设备的结构噪声和空气噪声作为船舶舱室噪声预报模型的输入激励源；
步骤S5、得到船体结构及声腔内损耗因子，设置船舶舱室噪声预报模型内损耗因子参数；
步骤S6、分别利用有限元法、有限元-统计能量混合法及统计能量法进行船舶低频区、中频区及高频区的船体振动及舱室噪声预报；其中，
-低频区舱室噪声预报首先求解出舱室噪声预报模型中结构子系统的结构模态及声腔子系统的声模态，然后利用声学有限元法进行船舶声振耦合计算；
-中频区舱室噪声预报首先求解出舱室噪声预报模型中结构子系统的结构模态，然后利用有限元-统计能量混合法求解船舶声振响应；
-高频区舱室噪声预报直接采用统计能量法进行船舶声振耦合计算；
步骤S7、根据步骤S6得到的船舶船体振动及舱室噪声预报结果，对船舶舱室中的高频噪声进行吸声降噪研究及声学优化设计。
2.根据权利要求1所述的船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法，其特征在于，步骤S2，包括如下步骤：
步骤S21、根据船体结构及声腔的几何和物理属性，计算船体及声腔子系统模态密度、模态重叠因子、内损耗因子及弯曲波波长四个物理参数；
步骤S22、将步骤S21中得到的四个物理参数代入到特征数表达式
Figure FDA0002264286120000021
中，计算船舶各子系统的特征数Δ；
式中，Me为结构模态重叠因子，n(ω)为频域结构模态密度，η为结构内损耗因子，λ为结构弯曲波波长，单位为m；
步骤S23、根据船舶各子系统特征数Δ的大小，将计算频带划分为低频区、中频区和高频区。
3.根据权利要求1所述的船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法，其特征在于，步骤S3，包括如下步骤：
步骤S31、低频区船体结构及声腔带宽内特征数小于1，建立为有限元子系统；
步骤S32、在中频区，对模态密集的船体结构以及声腔建立为统计能量子系统，对于特征数小于1的船体结构以及声腔建立为有限元子系统；统计能量子系统与有限元子系统通过混合连接实现耦合；
步骤S33、船体结构及声腔在高频区子系统间特征数大于5，建立为统计能量子系统；
步骤S34、建立半无限流体子系统以模拟船体周围附涟水作用。
4.根据权利要求1所述的船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法，其特征在于，步骤S4，包括如下步骤：
步骤S41、将噪声超过60dB的设备定为噪声源；
步骤S42、通过实船测试或经验公式，估算噪声源设备的结构噪声和空气噪声；
其中，结构噪声以加速度级的形式表示，空气噪声以声功率级的形式表示；
步骤S43、将噪声源设备的结构噪声施加在设备所在的板壳类结构子系统上，将空气噪声施加在设备所在的声腔子系统上。
5.根据权利要求1所述的船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法，其特征在于，步骤S5，包括如下步骤：
-船体结构钢板内损耗因子通过实船试验或经验公式估算得到，其中经验公式ηs为：
ηs＝0.41f-0.7
-声腔内损耗因子由经验公式估算得到，其中经验公式ηc为：
Figure FDA0002264286120000032
式中：TR为声腔混响时间；f为分析频带中心频率；
Figure FDA0002264286120000033
为声腔平均吸声系数；m为声强在声腔介质中的衰减系数；V为声腔子系统体积；S为声腔内表面吸声面积。
6.根据权利要求1所述的船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法，其特征在于，步骤S6，还包括如下步骤：
通过实船测试对预报结果进行评价。
7.根据权利要求1所述的船舶全频段舱室噪声预报及声学优化设计方法，其特征在于，步骤S7，包括如下步骤：
-对噪声过高的舱室内表面敷设多孔性吸声材料进行降噪处理；
-对于多种吸声材料组合吸声的情况，采用遗传算法、序列二次规划法、移动渐近线法中的任意一种方法或任意多种组合方法实现材料组合方式的声学优化设计。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110046459B (zh) * 2019-04-28 2021-08-20 哈尔滨工程大学 一种半潜式海洋平台总体方案水下辐射噪声评估方法
CN110427730B (zh) * 2019-08-22 2020-12-29 西北工业大学 一种齿轮箱全局等效统计能量分析建模方法
CN111024217B (zh) * 2019-12-27 2021-08-24 武昌船舶重工集团有限公司 一种船舶水下自噪声监测方法
CN111339698A (zh) * 2020-02-10 2020-06-26 江苏大学 一种基于模态数频段划分的泵振动数值计算方法
CN113450751B (zh) * 2021-05-11 2024-05-31 科大讯飞股份有限公司 声学包控制方法、装置和计算机可读存储介质
CN113406212B (zh) * 2021-06-09 2024-04-19 武汉理工大学 气穴定位测量方法
CN113492406B (zh) * 2021-07-19 2022-07-12 中国人民解放军92578部队 一种舱室噪声声压自动检测方法
CN113624320A (zh) * 2021-08-11 2021-11-09 哈尔滨工程大学 一种船舶便携式多通道振动测试与评估一体机
CN113673042B (zh) * 2021-09-06 2023-12-12 江南造船(集团)有限责任公司 基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法、系统、介质及终端
CN113715984B (zh) * 2021-09-18 2023-11-03 中国船舶工业集团公司第七0八研究所 小水线面双体船总振动简化计算方法
CN114323261B (zh) * 2021-12-28 2024-04-02 中集海洋工程有限公司 海上装备通风系统振动噪声预报评估方法
CN115783167B (zh) * 2022-11-04 2023-08-11 哈尔滨工程大学 一种船舶设计阶段声纳自噪声评估方法及系统

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5810425B2 (ja) * 2010-03-01 2015-11-11 名古屋油化株式会社 吸遮音パネル部材
CN102411673B (zh) * 2011-08-18 2014-10-15 西北工业大学 一种计算声振系统中高频动力学响应的方法
KR20150082922A (ko) * 2014-01-08 2015-07-16 대우조선해양 주식회사 진동센서를 적용한 음향 카메라 모니터링시스템 및 그 방법 및 이를 포함하는 선박 또는 해양구조물
CN105021363B (zh) * 2014-04-30 2017-06-23 上海冠图电气科技有限公司 基于s‑p‑r的船舶结构振动与噪声预报系统
CN104866667A (zh) * 2015-05-22 2015-08-26 上海外高桥造船有限公司 深水半潜式钻井平台的振动噪声的全频预报方法
CN205273791U (zh) * 2015-11-27 2016-06-01 武汉理工大学 一种应用于船舶尾部全频域复合减振结构
CN107230473A (zh) * 2017-06-30 2017-10-03 邢优胜 一种潜艇舱室内噪声主动控制方法及系统
CN107944108B (zh) * 2017-11-15 2021-01-12 哈尔滨工程大学 基于统计能量分析的船舶舱室噪声预报方法

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