CN110108425A - 一种基于虚拟激励源重构的噪声预报方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于虚拟激励源重构的噪声预报方法，包括建立统计能量分析模型并划分子系统，对待测结构进行振动响应测试，建立能量传递函数，利用能量传递函数及舱段振动试验数据，建立虚拟激励源的目标函数，开展虚拟激励源重构，利用虚拟激励源能量替代原始输入能量，完成噪声预报。本发明降低了对结构精准建模的高度依赖性，大幅提高预报效率，解决激励源难以准确获取得实际工程问题，保证了本方法的工程适用性，预报精度相较于传统统计能量预报方法明显提高，优化现有统计能量预报方法，实现快速高效预报，具有高度可操作性。

Description

一种基于虚拟激励源重构的噪声预报方法
技术领域
本发明涉及噪声预报技术领域，具体涉及一种基于虚拟激励源重构的噪声预报方法。
背景技术
机械噪声源是舰船、航行器等水中设备系统的主要噪声源之一，它直接影响着水中设备系统的实用性与可靠性。为此，国内外均对水中设备系统的减振降噪技术研发极为重视。噪声预报技术是定量声学设计、减振降噪设计等工作的理论基础与重要依据，准确的噪声预报可以给各项减振降噪技术研发提供明确的控制方向与精准的量化指标。因此，开展水中设备系统的噪声预报方法研究是极其必要的。
目前，国内外对于噪声预报技术均投入了大量研究，其中，统计能量分析方法自上世纪60年代发展至今，已形成了对复杂系统的先分解再凝聚成统计母体，以能量为基本变量来描述子系统在外界激励下的能量损耗、存储及子系统间的能量传递的基本思想。基于此，建立了统计能量分析方法中的功率流平衡方程，对所需的平均响应能量进行计算，以实现振动级、声压级等动力学参数的获取。同时，随着近些年统计能量分析方法的发展，其各方面的研究中均取得了一定的成果，噪声预报的准确性在一定程度上得到了明显提高。统计能量分析方法已成为解决复杂系统噪声预报的有力工具之一。
但目前噪声预报技术仍受到结构复杂程度、模型建立精度、测点位置/数量、激励源获取的准确性、受力特性、计算频段有限等诸多因素的影响限制。将现有预报技术直接应用于实际工程，进行实时或高精度预报还具有一定距离。因此，提出一种基于虚拟激励源重构的噪声准确预报的方法，具有十分重要的意义。
发明内容
本发明的目的在于解决现有预报方法受限于精准建模、激励源准确获取、测点数量有限等影响，预报精度与效率较低等技术问题。在统计能量分析理论的基础上提出一种基于虚拟激励源重构的噪声预报方法，实现准确高效的噪声预报。
本发明的技术方案为：
所述一种基于虚拟激励源重构的噪声预报方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：基于统计能量分析方法对待分析结构进行建模，得到统计能量分析模型，并对建立的模型进行子系统划分；
步骤2：对待分析结构进行振动响应测试，得到步骤1中划分的模型子系统相对应区域的振动响应能量；同时根据测试数据与激励设备位置，确定模型子系统中的受激子系统与非受激子系统；
步骤3：建立能量传递函数：
步骤3.1：将步骤2中通过试验测得的模型受激子系统的振动响应能量作为激励输入，并记为原始输入能量；
步骤3.2：利用统计能量方法计算步骤2中所确立的非受激子系统的振动响应能量；
步骤3.3：利用原始输入能量与计算所得非受激子系统的振动响应能量建立能量传递函数：
其中Hi(i＝1…n)为能量传递函数，E0为原始输入能量，Ei(i＝1…n)为计算所得的各非受激子系统振动响应能量；
步骤4：利用能量传递函数及待分析结构的振动响应测试数据，建立虚拟激励源的目标函数：
其中Ex为虚拟激励源能量，E'1…E'n为步骤2振动响应测试中所获取的模型非受激子系统相对应区域的振动响应能量；
步骤5：对步骤4中的Ex虚拟激励源能量进行重构计算；
步骤6：将步骤5中重构计算得到的虚拟激励源能量代入步骤1中的统计能量分析模型中，依据统计能量分析方法，开展待分析结构模型的辐射声功率计算，完成噪声预报工作。
进一步的优选方案，所述一种基于虚拟激励源重构的噪声预报方法，其特征在于：待分析结构为双层圆柱壳舱段。
进一步的优选方案，所述一种基于虚拟激励源重构的噪声预报方法，其特征在于：步骤5中采用遗传算法对步骤4中的Ex虚拟激励源能量进行重构计算。
有益效果
1、降低对结构精准建模的高度依赖性，大幅提高预报效率。
2、解决激励源难以准确获取得实际工程问题，保证了本方法的工程适用性。
3、预报精度相较于传统统计能量预报方法明显提高。
4、优化现有统计能量预报方法，实现快速高效预报，具有高度可操作性。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1：本发明流程框图；
图2：实施例中结构示意图；
图3：实施例中子结构划分示意图；
图4：实施例中能量传递函数数据；
图5：实施例中虚拟激励源加速度载荷曲线图；
图6：实施例中噪声预报与试验测试对比图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本实施例中以一激励设备对双层圆柱壳舱段进行激励为例，图2中给出了试验测试所用的结构示意图。试验时，耐压壳底部受到激振设备的激励，且双层圆柱壳舱段完全浸没于水中，同时，在耐压壳的内部布置若干加速度传感器，完成对双层圆柱壳舱段振动响应的提取，为统计能量分析模型噪声预报提供所需的振动响应能量数据。本实施例的方法流程框图如图1所示：
步骤1：基于统计能量分析方法，根据实际双层圆柱壳舱段基本参数，建立双层圆柱壳舱段的统计能量分析模型。依据《统计能量分析原理及其应用》中的统计能量分析子系统划分的基本方法，并对建立的模型进行子系统划分：对如图2所示的耐压壳、非耐压壳、端板、肋板、声空腔、外声场建立子系统。
步骤2：对双层圆柱壳舱段进行振动响应测试，得到步骤1中划分的模型子系统相对应区域的振动响应能量；同时根据测试数据与激励设备位置，确定模型子系统中的受激子系统与非受激子系统，如图3所示。
步骤3：建立能量传递函数：
步骤3.1：将步骤2中通过试验测得的模型受激子系统的振动响应能量作为激励输入，并记为原始输入能量；
步骤3.2：利用统计能量方法计算步骤2中所确立的非受激子系统的振动响应能量；
步骤3.3：利用原始输入能量与计算所得非受激子系统的振动响应能量建立能量传递函数：
其中Hi(i＝1…n)为能量传递函数，E0为原始输入能量，Ei(i＝1…n)为计算所得的各非受激子系统振动响应能量；各非受激子系统与受激子系统间的能量传递函数值如图4所示。
步骤4：利用能量传递函数及双层圆柱壳舱段的振动响应测试数据，建立虚拟激励源的目标函数：
其中Ex为虚拟激励源能量，E'1…E'n为步骤2振动响应测试中所获取的模型非受激子系统相对应区域的振动响应能量。
步骤5：利用遗传算法，确定步骤4中目标函数反演参数范围，采用二进制编码方式进行参数编码，设置初始种群，建立表征最优解的适应度函数，然后对初始种群进行选择、交叉和变异操作，通过循环产生新一代种群。当适应值达到预先设定值时，停止迭代操作，将搜寻结果作为目标函数最优解，实现虚拟激励源Ex重构，虚拟激励源加速度载荷如图5所示。
步骤6：利用虚拟激励源能量替代原始输入能量，将步骤5中重构计算得到的虚拟激励源能量代入步骤1中的统计能量分析模型中，依据统计能量分析方法，开展双层圆柱壳舱段模型的辐射声功率计算，完成噪声预报工作。实施例中噪声预报与试验测试对比如图6所示。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (3)

1.一种基于虚拟激励源重构的噪声预报方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：基于统计能量分析方法对待分析结构进行建模，得到统计能量分析模型，并对建立的模型进行子系统划分；
步骤2：对待分析结构进行振动响应测试，得到步骤1中划分的模型子系统相对应区域的振动响应能量；同时根据测试数据与激励设备位置，确定模型子系统中的受激子系统与非受激子系统；
步骤3：建立能量传递函数：
步骤3.1：将步骤2中通过试验测得的模型受激子系统的振动响应能量作为激励输入，并记为原始输入能量；
步骤3.2：利用统计能量方法计算步骤2中所确立的非受激子系统的振动响应能量；
步骤3.3：利用原始输入能量与计算所得非受激子系统的振动响应能量建立能量传递函数：
其中Hi(i＝1…n)为能量传递函数，E0为原始输入能量，Ei(i＝1…n)为计算所得的各非受激子系统振动响应能量；
步骤4：利用能量传递函数及待分析结构的振动响应测试数据，建立虚拟激励源的目标函数：
其中Ex为虚拟激励源能量，E'1…E'n为步骤2振动响应测试中所获取的模型非受激子系统相对应区域的振动响应能量；
步骤5：对步骤4中的Ex虚拟激励源能量进行重构计算；
步骤6：将步骤5中重构计算得到的虚拟激励源能量代入步骤1中的统计能量分析模型中，依据统计能量分析方法，开展待分析结构模型的辐射声功率计算，完成噪声预报工作。
2.根据权利要求1所述一种基于虚拟激励源重构的噪声预报方法，其特征在于：待分析结构为双层圆柱壳舱段。
3.根据权利要求1所述一种基于虚拟激励源重构的噪声预报方法，其特征在于：步骤5中采用遗传算法对步骤4中的Ex虚拟激励源能量进行重构计算。
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