CN111105771A - 基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料及其应用装置 - Google Patents

基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料及其应用装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111105771A
CN111105771A CN201911236138.0A CN201911236138A CN111105771A CN 111105771 A CN111105771 A CN 111105771A CN 201911236138 A CN201911236138 A CN 201911236138A CN 111105771 A CN111105771 A CN 111105771A
Authority
CN
China
Prior art keywords
metamaterial
acoustic
hollow
hollow ball
machine learning
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201911236138.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111105771B (zh
Inventor
施汇斌
杜智博
柳占立
庄茁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tsinghua University
Original Assignee
Tsinghua University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tsinghua University filed Critical Tsinghua University
Priority to CN201911236138.0A priority Critical patent/CN111105771B/zh
Publication of CN111105771A publication Critical patent/CN111105771A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111105771B publication Critical patent/CN111105771B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10KSOUND-PRODUCING DEVICES; METHODS OR DEVICES FOR PROTECTING AGAINST, OR FOR DAMPING, NOISE OR OTHER ACOUSTIC WAVES IN GENERAL; ACOUSTICS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G10K11/00Methods or devices for transmitting, conducting or directing sound in general; Methods or devices for protecting against, or for damping, noise or other acoustic waves in general
    • G10K11/16Methods or devices for protecting against, or for damping, noise or other acoustic waves in general
    • G10K11/162Selection of materials

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)

Abstract

本申请提供了基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料及其应用装置,属于声学领域,用于解决现有技术中不能实现针对不同频段声波信号的主动调控,从而很难实现宽频范围的声波调控的问题。所述声学超材料包括:可调节长度的空心管和可调节开口大小的空心球,所述空心管采用钢制材料,通过微型电机控制其长度以调节谐振频率,所述空心球采用形状记忆合金制成,放置在环氧树脂制成的格栅结构上,通过温度来控制空心球开口大小以调节谐振频率。利用软件模拟使得机器学习程序学习得到针对不同频段声波防护的超材料的最佳结构形式,最终达到针对特定宽频声波(2000‑5000Hz)的主动调控及防护。

Description

基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料及其应用装置
技术领域
本申请涉及功能材料领域,特别是涉及基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料及其应用装置。
背景技术
目前,声学超材料的种类大致分为两种,局域共振型和卷曲空间型。无论是局域共振和卷曲空间,现有的声学超材料大多只能对应特定的特征频率实现负等效质量密度或负等效弹性模量,不能实现针对不同频段信号的主动调控,故很难实现宽频范围的声波调控。
发明内容
本申请实施例提供基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料及其应用装置,本发明设计的声学超材料应用的声波频率范围大约是(2000Hz-5000Hz),解决现有技术中很难主动对宽频范围的声波进行调控及防护的问题。
本发明的声学超材料是指以常规材料或智能材料制作而成的结构,把结构整体等效为一种材料,该材料会使得结构的等效质量密度、等效模量等力学特性出现自然界不能出现的负值,从而实现负折射率等特殊现象;进一步地,本发明的声学超材料也可以理解为一种声波处理系统,通过声波处理系统,可以改变声波的传播方向,从而降低声波信号的强度,实现声学防护,也可以通过实现负的折射率,改变声波传播方向,从而实现声波聚焦。
为了解决上述问题,本申请提供了基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料,包括:
微型电机;可调节长度的空心管超材料;格栅结构;可调节开口大小的空心球超材料;产生特定热场的电阻丝;其中,所述可调节长度的空心管超材料由外层可移动的子管和内层固定的母管构成,所述格栅结构包括多个格栅;
所述可调节长度的空心管超材料与所述微型电机固定连接,由微型电机调控所述子管的移动距离,从而调控所述子管与所述母管的叠加长度;
所述可调节开口大小的空心球超材料放置在所述格栅结构中,单个所述格栅四周布置一定数量的所述产生特定热场的电阻丝,由所述产生特定热场的电阻丝调控所述空心球超材料的开口大小;
其中,多个单根所述空心管超材料依次排列成层状结构的单层空心管超材料,多个单颗所述空心球超材料放置在格栅结构中,构成单层空心球超材料;单层空心管超材料和单层空心球超材料交替间隔排列;
所述声学超材料,是根据经过模拟计算训练的机器学习程序得到宽频声波对应的各个所述微型电机的电机驱动参数和所述电阻丝的调控参数,通过所述微型电机的电机驱动参数调控所述空心管超材料的长度,通过所述产生特定热场的电阻丝的调控参数调控所述空心球超材料的开口大小。
注意,其中,每个所述子管对应一个所述微型电机,每个所述微型电机对应的电机驱动参数值都相对独立存在,参数值可以相同也可以不同,即每个微型电机要驱动子管得到不同长度;每个空心球周围的电阻丝都有一个与之对应的调节该空心球开口大小的电阻丝调控参数,并且每个调控参数相互独立,可以相同也可以不同。
优选地,所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料,所述空心管超材料由钢制材料制成;所述空心球超材料是由形状记忆合金制成;所述格栅结构是由环氧树脂制成。
优选地,所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料,单个所述空心球超材料通过四根弹簧与单个所述格栅相连。
优选地,所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料,每一个所述长度和每一个开口大小都对应一个单独的谐振频率;
不同所述长度的所处空心管超材料和不同开口大小的所述空心球超材料同时作用,实现宽频谐振,所述谐振包括谐振频率重叠和谐振频率不重叠;
若所述空心管超材料的谐振频率和所述空心球超材料的谐振频率重叠,则同时出现负等效质量密度、负等效模量的双负情况,使得声波向内折射,形成声波聚焦。
若所述空心管超材料的谐振频率和所述空心球超材料的谐振频率不重叠,则出现所述空心管超材料实现负等效质量密度或所述空心球超材料实现负等效模量的单负情况,使得大部分声波无法透射过所述声学超材料,实现声波防护。
优选地,所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料,所述单层空心管和所述单层空心球中心的间隔为在所述空心管的半径和空心球的半径的和上加2-5mm。
为更好理解本申请提供的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料,本申请还提供了基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料的应用装置,所述装置包括:
声学感应麦克风,用于接收声源信号,并将声源信号传送至计算机处理系统;
基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料,用于实现声源声波信号的调控;
计算机处理系统,用于训练机器学习程序,并接收和处理由声学感应麦克风传递的声源声波,得到所述声波声源对应的频段信息,并将由所述频段信息得到的电机驱动参数和电阻丝调控参数传输到电路控制器和温度控制器;
电路控制器,用于接收所述电机驱动参数,并依据所述电机驱动参数控制所述微型电机;
温度控制器,用于接收所述电阻丝调控参数,并依据所述电阻丝调控参数控制所述产生特定热场的电阻丝。
优选地,所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料的应用装置,所述材料应用于声学防护,所述装置还包括:
接收经过所述声学超材料之后的声波的声学感应麦克风,用于接收并检测经过所述声学超材料的声波信号,检测所述声波信号的强弱。
优选地,所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料的应用装置,所述材料应用于声学聚焦,所述装置还包括:
特定焦点位置的装置,用于监测经过所述声学超材料的声波的声波焦点的位置是否与所述特定焦点位置相匹配。
优选地,所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料的应用装置,所述计算机处理系统还包括:
机器学习程序,用于接受从2000-5000Hz扫频以及2000-5000Hz中频率随机组合的频率作为仿真数据的训练,所述训练包括用于所述声学防护的所述单负情况的单声学参数训练和用于所述声学聚焦的所述双负情况的双声学参数训练。
本发明的声学超材料针对宽频声波信号通过方向调控的手段完成对于特定目标的声学防护,可以利用系统中空心管超材料和空心球超材料的材料结构特点实现自然界中等效质量密度和等效弹性模量不能出现的负值,从而实现负折射率的特殊现象。其中,本发明的空心管超材料在外界声场中达到空心管超材料的谐振频率时,超材料内部的质点按照自己的本征频率振动进行运动,不受外界声场作用的影响,因而,会出现质点运动的加速度方向和声场作用方向相反的现象,从而实现了负等效质量密度。空心球超材料在外界声场中达到其谐振频率时,空心球超材料内会积累大量的能量,当外界声场收缩时,声介质膨胀,外界声场拉伸时,声介质收缩,从而实现了负等效弹性模量。实现负等效质量密度和负等效弹性模量的作用都是为了实现负折射率的特殊现象,从而调节声波传播的方向,实现声学防护的目的;并且实现负等效质量密度和负等效弹性模量的双负声学参数可以增大透射率,实现声学聚焦的目的。
本发明解决实现针对不同频段信号的主动调控的技术问题所采取的方案是:利用局域共振和有效介质原理,提出基于空心管超材料和空心球超材料的三维声学超材料。其包括可调节长度的空心管和可调节开口大小的空心球。空心管采用钢制材料,通过微型电机控制其长度以调节空心管的谐振频率;空心球采用形状记忆合金制成,放置在环氧树脂制成的格栅结构上,通过温度来控制空心球开口大小以调节空心球的谐振频率。利用软件模拟使得机器学习程序学习得到针对不同频段声波防护的超材料的最佳结构形式(所述最佳结构形式是指对应不同频段声波的最佳长度空心管和最佳开口大小的空心球),最终达到针对特定宽频声波的主动调控及防护。
本发明利用可调长度的钢制空心管和可调开口大小的形状记忆合金空心球实现声学超材料的结构可调。其中,形状记忆合金材料能根据温度的变化产生不同的形状,并且形状变化过程是可逆的(形状在变化后可以恢复),从而空心球开口大小调节过程也是可逆的。
本发明利用经过模拟计算训练的机器学习程序得到特定声学信号(即频段声波)对应的各个微型电机的电机驱动参数和各个电阻丝的电阻丝调控参数,电路控制器依据各个微型电机驱动参数调节各个空心管长度,温度控制器依据各个电阻丝调控参数调节各个空心球开口大小,达到调节整个声学超材料的材料结构,实现防护实际中特定的宽频声学信号。其中,机器学习利用输入的声波频率信号作为输入参数,将各个微型电机驱动参数和电阻丝调控参数作为输出参数,利用程序求得输入参数和输出参数的函数关系,从而通过函数关系和多组声波频率仿真数据,训练可以控制空心管的长度和空心管的开口大小的机器学习程序,最终实现机器学习调控不同声况下的声学超材料,达到通过调控声学超材料的结构完成宽频声波的防护调节或声学聚焦。
其中,空心管和空心球的每一个管长和每一个开口大小都对应一个谐振频率,在外界声场中,不同长度的空心管和不同开口大小的空心球同时作用时,就可以实现宽频谐振。
如果空心管和空心球在一个频段同时谐振,即两者谐振频率重叠,则可出现负等效质量密度、负等效模量的双负情况,使得这一频段的声波透射系数增高,同时出现负折射率的情况,使得声波可以向内折射,形成声波聚焦。
如果空心管和空心球的谐振频率不重叠,即两者所在的频段不相同,则空心管和空心球会分别实现负等效质量密度或负等效模量的单负情况,两者对应频段声波的透射系数减小,使得大部分声波无法透射过超材料层,从而两者对应的频段相加可以实现宽频的声波调控。
本发明的优点
1.实现了宽频声波的方向调控,从而实现了声波防护。
2.利用机器学习根据不同的输入频段信息,自动调节声学超材料的结构参数(空心管长度和空心球开口大小的调节参数),实现随机宽频调控声波。
3.利用声学超材料实现双负声学参数,并利用双负声学参数的特性实现特定频段下的声波聚焦,且聚焦频段可调。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请空心管超材料的排列方式及单根空心管超材料的俯视图;
图2是本申请空心球超材料在格栅结构中的排列方式及单个格栅中单个格栅与单个空心球超材料的任一侧视图;
图3是本申请声学超材料的主视图;
图4是本申请声学超材料的俯视图;
图5是本申请声学超材料的侧视图;
图6是本申请根据一实施例示出的声学超材料在声学防护实际应用中的应用装置示意图;
图7是本申请根据一实施例示出的声学超材料在声学聚焦实际应用中的应用装置示意图。
附图标记:
微型电机1;可移动的子管2;固定的母管3;由环氧树脂制成的格栅结构4;固定空心球超材料的弹簧5;空心球超材料的开口6;空心球超材料7,用于产生特定热场的电阻丝8;声源9;接受声源信号声学感应麦克风10;接收经过超材料之后声波的声学感应麦克风或被防护的目标物位置11;计算机处理系统12;电路控制器13;温度控制器14;特点焦点位置的装置15。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请实施例中,如图1所示,提供本申请空心管超材料的排列方式及单根空心管超材料的俯视图,图1中,多个单根所述空心管超材料依次排列成层状结构的单层空心管超材料,结构上,单根空心管由外层可移动的子管2和内层固定的母管3构成,微型电机1与空心管超材料固定连接并调控套在母管3外的子管2的移动距离,从而调控子管2与母管3的叠加长度。其中,空心管的母管长度为25mm,母管外径10mm,厚度0.2mm,子管厚度0.2mm,总长度可调节范围为25mm-48mm,空心管之间的间隙为2-3mm。
本申请实施例中,如图2所示,提供本申请空心球超材料在格栅结构中的排列方式及单个格栅中单个格栅与单个空心球超材料的任一侧视图,图2中,多个单颗所述空心球超材料放置在格栅结构中,构成单层空心球超材料,单个空心球超材料7放置在格栅结构4中,格栅材料的四周布置一定数量的电阻丝8,用于产生特定的热场,使由形状记忆合金制成的空心球超材料开口6发生变化,空心球超材料7用四根弹簧5与格栅结构4相连。其中,空心球的外径为8mm,厚度为0.4mm,初始开口大小为4mm,开口大小可调节范围为4-7mm,两相邻空心球中心的间隔为10-12mm。
本申请实施例中,如图3所示,提供本申请声学超材料的主视图,如图4所示,提供本申请声学超材料的俯视图,如图5所示,提供本申请声学超材料的侧视图,从图3-5可知,本申请的声学超材料是由单层空心管超材料和单层空心球超材料交替间隔排列而成,空心管材料和空心球超材料间隔为空心管的半径和空心球半径的和加2-5mm,便于增强谐振。根据经过模拟计算训练的机器学习程序得到宽频声波对应的各个所述微型电机的电机驱动参数和所述电阻丝的调控参数,通过电机驱动参数调控空心管超材料的长度,通过电阻丝的调控参数调控所述空心球超材料的开口大小,最终实现调节声学超材料结构的目的。
利用COMSOL软件模拟声学超材料在实际应用中的应用装置,采用从2000-5000Hz扫频以及2000-5000Hz中频率随机组合的频率作为仿真数据输入到机器学习程序中,一共做10万组仿真数据,训练机器学习程序,最终得到针对不同声波防护的最优化参数设置。本申请实例中训练的目的是让机器学习程序根据不同的声源信号去自动调节超材料中各空心管的长度和各空心球的开口大小,找到机器学习程序中针对不同的声源信号的最优化参数设置,最终实现对于外加声波信号通过机器学习程序可以直接输出各个最优微型电机驱动参数和各个最优电阻丝调控参数。其中,所述训练包括用于所述声学防护的所述单负情况的单声学参数训练和用于所述声学聚焦的所述双负情况的双声学参数训练。
其中,每一个所述长度和每一个开口大小都对应一个单独的谐振频率;不同所述长度的所处空心管超材料和不同开口大小的所述空心球超材料同时作用,实现宽频谐振,所述谐振包括谐振频率重叠和谐振频率不重叠;若所述空心管超材料的谐振频率和所述空心球超材料的谐振频率重叠,则同时出现负等效质量密度、负等效模量的双负情况,使得声波向内折射,形成声波聚焦;若所述空心管超材料的谐振频率和所述空心球超材料的谐振频率不重叠,则出现所述空心管超材料实现负等效质量密度或所述空心球超材料实现负等效模量的单负情况,使得大部分声波无法透射过所述声学超材料,实现声波防护。
实施例一
本申请声学超材料应用于声学防护,本实施例的机器学习程序调试过程如下:
采用从2000-5000Hz扫频以及2000-5000Hz中频率随机组合的频率作为仿真数据输入到机器学习程序中,一共做10万组声源数据作为仿真数据。机器学习程序与COMSOL软件进行交互设计,针对每一组声源数据,机器学习程序会首先利用傅里叶变换处理声源数据得到对应的频段信息作为输入参数传入机器学习程序中,其次其智能输入一系列的微型电机的驱动参数和电阻丝的调试参数,其中,微型电机的电机驱动参数对应所驱动的距离用于实现空心管应调节的长度,电阻丝的调控参数对应在特定位置应该输入的电压值用于实现空心球的开口大小;根据调试参数在计算机处理系统12的COMSOL模拟软件中计算出传播到声学超材料后端防护位置的声音大小,通过不断的优化,找到声音最小所对应的最优的微型电机和电阻丝的调试参数,作为最终训练完成的机器学习程序的输出信息。然后,再输入其他组仿真数据,依次得到与每组仿真数据对应的最优的微型电机和电阻丝的调试参数。最终经过调试实现最优化参数设置,达到训练机器学习程序的目的,建立输入声波信号和输出参数的最优化函数关系,完成对机器学习程序的训练。
其中机器学习程序智能输入的过程是符合其优化算法的,即可以根据模拟的结果智能调整输入参数的趋势,而不用遍历参数。
其中,最优的微型电机和电阻丝的调试参数是指,使接收经过超材料之后声波的声学感应麦克风11处接收的声波信号最弱,所对应的各个微型电机驱动参数和电阻丝调控参数,并将各个微型电机驱动参数(各个空心管最佳长度对应的各个微型电机所需要驱动子管移动的距离)和电阻丝调控参数(各个空心球最佳开口大小对应的各个电阻丝的调节参数),作为最终训练完成的机器学习程序的输出信息。
调试原理为:利用空心管超材料和空心球超材料实现单负声学参数时频段信息,即避开实现负等效质量密度和负弹性模量时频率的耦合区频段的声波传播特性让机器学习程序去调节微型电机的驱动距离及电阻丝温度使位于超材料之后的需要防护位置接收到的声波信号最弱。其中,最弱是指对于一个声源声波,经过多次调节管的长度和球的开口,找到多组长度和开口参数中对应信号的最弱值。
本实施例提供本申请声学超材料应用于实际声学防护中,具体实施步骤如下:
图6是本申请根据一实施例示出的声学超材料在声学防护实际应用中的声学防护应用装置示意图,参照图6,本实施例提供的声学超材料在声学防护实际应用中的应用装置,包括:声源9,接受声源信号声学感应麦克风10,计算机处理系统12,电路控制器13,温度控制器14,被防护的目标物位置11。微型电机1与电路控制器13相连接,电阻丝8和温度控制器14相连,电路控制器13、温度控制器14、两个声学感应麦克风10和11、焦点位置的装置15以及声源9与计算机处理系统12相连。
机器学习程序训练完成后用于声学防护的实际应用,按照图4所示装置放置声学超材料,按照图6,将声学超材料用于实际中。在实际声源9后加一接受声源信号声学感应麦克风10,用于接收信号并将信号传输到计算机处理系统12中,计算机处理系统12利用傅里叶变换处理得到声学信号对应的频段信息,将频段信息输入到已训练的机器学习程序中,从已训练的机器学习程序中得到与频段信息对应的各个最优微型电机驱动参数(即对应的各个微型电机应驱动的距离)和各个最优电阻丝调控参数(即对应的各个电阻丝达到所需温度应输入的电压值),其中,最优电机驱动参数用于实现空心管应调节的最佳长度,最优电阻丝的调控参数用于实现空心球的最佳开口大小;计算机处理系统12将微型电机对应的各个电机驱动参数和电阻丝在各个特定位置应该输入的对应电压值(调控参数)分别传输到对应的电路控制器13和温度控制器14中;电路控制器13依据各个最优电机驱动参数调控各个空心管的对应微型电机,从而达到调节空心管长度的目的,温度控制器14依据各个最优电阻丝调控参数调节各个格栅四周的能产生特定热场的电阻丝,从而达到调节空心球开口大小的目的,最后,通过调节空心管长度和空心球开口大小将声学超材料的整体结构调节为最佳结构,使透过声学超材料的声波信号到达被防护的目标物位置11时的声波最弱,以完成宽频声波的声学防护。其中,被防护的目标物位置11处放置接收经过超材料之后声波的声学感应麦克风,作用是实时检测透过声学超材料的声场信息,以确定防护效果。
实施例二
本申请声学超材料应用于声学聚焦,本实施例的机器学习程序调试过程如下:
采用从2000-5000Hz扫频以及2000-5000Hz中频率随机组合的频率作为仿真数据输入到机器学习程序中,一共做10万组声源数据作为仿真数据。机器学习程序与COMSOL软件进行交互设计,针对每一组声源数据,机器学习程序会首先利用傅里叶变换处理声源数据得到对应的频段信息作为输入参数传入机器学习程序中,其次其智能输入一系列的微型电机的驱动参数和电阻丝的调试参数,其中,微型电机的电机驱动参数对应所驱动的距离用于实现空心管应调节的长度,电阻丝的调控参数对应在特定位置应该输入的电压值用于实现空心球的开口大小;根据调试参数在计算机处理系统12的COMSOL模拟软件中计算出传播到声学超材料后端的焦点位置和特定焦点位置的距离大小,通过不断的优化,找到距离值最小时所对应的最优的微型电机和电阻丝的调试参数,作为最终训练完成的机器学习程序的输出信息。然后,再输入其他组仿真数据,依次得到与每组仿真数据对应的最优的微型电机和电阻丝的调试参数。最终经过调试实现最优化参数设置,达到训练机器学习程序的目的,建立输入声波信号和输出参数的最优化函数关系,完成对机器学习程序的训练。
其中机器学习程序智能输入的过程是符合其优化算法的,即可以根据模拟的结果智能调整输入参数的趋势,而不用遍历参数。
其中,最优的微型电机和电阻丝的调试参数是指,距离最小值时所对应的各个微型电机的最优电机驱动参数和各个电阻丝的最优电阻丝调控参数,并将各个最优电机驱动参数(即对应的各个微型电机所需要驱动子管移动的距离,使各个空心管的长度为最佳长度)和最优电阻丝调控参数(即对应的各个电阻丝达到开口大小变化所需温度应输入的电压值,使各个空心球的开口大小为最佳开口大小),作为最终训练完成的机器学习程序的输出信息,实现最优化参数设置,达到训练机器学习程序的目的,建立输入声波信号和输出参数的最优化函数关系。
调试原理为:利用空心管和空心球超材料实现双负声学参数时的声波传播特性,根据位于超材料之后的声场信息,观察声波的焦点,机器学习程序去调节微型电机及电阻丝温度使声波焦点与特定焦点位置匹配。
本实施例提供本申请声学超材料应用于实际声学聚焦中,具体实施步骤如下:
图7是本申请根据一实施例示出的声学超材料在实际应用中的应用装置示意图,参照图7,本实施例提供的声学超材料在实际应用中的应用装置,包括:声源9,接受声源信号声学感应麦克风10,计算机处理系统12,电路控制器13,温度控制器14,特定焦点位置的装置15。微型电机1与电路控制器13相连接,电阻丝8和温度控制器14相连,电路控制器13、温度控制器14、两个声学感应麦克风10和11、焦点位置的装置15以及声源9与计算机处理系统12相连。
机器学习程序训练完成后用于实际应用,按照图4所示装置放置声学超材料,按照图7,将声学超材料用于实际中。在实际声源9后加一接受声源信号声学感应麦克风10,用于接收信号,并将特定声学信号传输至计算机处理系统12;计算机处理系统12利用傅里叶变换处理得到与声源声波对应的频段信息,将频段信息输入到已训练的机器学习程序中,从已训练的机器学习中得到与频段信息对应的各个微型电机的最优电机驱动参数和各个电阻丝的最优电阻丝调控参数,计算机处理系统12再将最优电机驱动参数和最优电阻丝调控参数输入到对应的电路控制器13和温度控制器14中,电路控制器13依据最优电机驱动参数调控各个空心管的微型电机,从而达到调节空心管长度的目的,温度控制器14依据最优电阻丝调控参数调节各个格栅四周的能产生特定热场的电阻丝,从而达到调节空心球开口大小的目的,最后,将声学超材料的整体结构调节为最佳结构,使声波聚焦到特点焦点位置的装置15处,以完成声波的聚焦。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上对本申请提供的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料及其应用装置,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (9)

1.基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料,其特征在于,包括:
微型电机;可调节长度的空心管超材料;格栅结构;可调节开口大小的空心球超材料;产生特定热场的电阻丝;其中,所述可调节长度的空心管超材料由外层可移动的子管和内层固定的母管构成,所述格栅结构包括多个格栅;
所述可调节长度的空心管超材料与所述微型电机固定连接,由微型电机调控所述子管的移动距离,从而调控所述子管与所述母管的叠加长度;
所述可调节开口大小的空心球超材料放置在所述格栅结构中,单个所述格栅四周布置一定数量的所述产生特定热场的电阻丝,由所述产生特定热场的电阻丝调控所述空心球超材料的开口大小;
其中,多个单根所述空心管超材料依次排列成层状结构的单层空心管超材料,多个单颗所述空心球超材料放置在格栅结构中,构成单层空心球超材料;单层空心管超材料和单层空心球超材料交替间隔排列;
所述声学超材料,是根据经过模拟计算训练的机器学习程序得到宽频声波对应的各个所述微型电机的电机驱动参数和所述电阻丝的调控参数,通过所述微型电机的电机驱动参数调控所述空心管超材料的长度,通过所述产生特定热场的电阻丝的调控参数调控所述空心球超材料的开口大小。
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料,其特征在于,所述空心管超材料由钢制材料制成;所述空心球超材料是由形状记忆合金制成;所述格栅结构是由环氧树脂制成。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料,其特征在于,单个所述空心球超材料通过四根弹簧与单个所述格栅相连。
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料,其特征在于,每一个所述长度和每一个开口大小都对应一个单独的谐振频率;
不同所述长度的所处空心管超材料和不同开口大小的所述空心球超材料同时作用,实现宽频谐振,所述谐振包括谐振频率重叠和谐振频率不重叠;
若所述空心管超材料的谐振频率和所述空心球超材料的谐振频率重叠,则同时出现负等效质量密度、负等效模量的双负情况,使得声波向内折射,形成声波聚焦;
若所述空心管超材料的谐振频率和所述空心球超材料的谐振频率不重叠,则出现所述空心管超材料实现负等效质量密度或所述空心球超材料实现负等效模量的单负情况,使得大部分声波无法透射过所述声学超材料,实现声波防护。
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料,其特征在于,所述单层空心管和所述单层空心球中心的间隔为在所述空心管的半径和空心球的半径的和上加2-5mm。
6.基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料的应用装置,其特征在于,所述装置包括:
声学感应麦克风,用于接收声源信号,并将声源信号传送至计算机处理系统;
如权利要求1-5任一所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料,用于实现声源声波信号的调控;
计算机处理系统,用于训练机器学习程序,并接收和处理由声学感应麦克风传递的声源声波,得到所述声波声源对应的频段信息,并将由所述频段信息得到的电机驱动参数和电阻丝调控参数传输到电路控制器和温度控制器;
电路控制器,用于接收所述电机驱动参数,并依据所述电机驱动参数控制所述微型电机;
温度控制器,用于接收所述电阻丝调控参数,并依据所述电阻丝调控参数控制所述产生特定热场的电阻丝。
7.根据权利要求6所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料的应用装置,其特征在于,所述材料应用于声学防护,所述装置还包括:
接收经过所述声学超材料之后的声波的声学感应麦克风,用于接收并检测经过如权利要求1-5任一所述声学超材料的声波信号,检测所述声波信号的强弱。
8.根据权利要求6所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料的应用装置,其特征在于,所述材料应用于声学聚焦,所述装置还包括:
特定焦点位置的装置,用于监测经过如权利要求1-5任一所述声学超材料的声波的声波焦点的位置是否与所述特定焦点位置相匹配。
9.根据权利要求6所述的基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料的应用装置,其特征在于,所述计算机处理系统还包括:
机器学习程序,用于接收从2000-5000Hz扫频以及2000-5000Hz中频率随机组合的频率作为仿真数据的训练,所述训练包括用于所述声学防护的所述单负情况的单声学参数训练和用于所述声学聚焦的所述双负情况的双声学参数训练。
CN201911236138.0A 2019-12-05 2019-12-05 基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料及其应用装置 Active CN111105771B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911236138.0A CN111105771B (zh) 2019-12-05 2019-12-05 基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料及其应用装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911236138.0A CN111105771B (zh) 2019-12-05 2019-12-05 基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料及其应用装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111105771A true CN111105771A (zh) 2020-05-05
CN111105771B CN111105771B (zh) 2022-04-15

Family

ID=70421653

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911236138.0A Active CN111105771B (zh) 2019-12-05 2019-12-05 基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料及其应用装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111105771B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112102804A (zh) * 2020-09-21 2020-12-18 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种用于阻隔变电站低频噪声的声学超材料及制作方法
CN112244894A (zh) * 2020-10-19 2021-01-22 浙江大学 基于宽频带声学超材料的超声无创穿颅成像方法及系统
CN112747060A (zh) * 2020-12-30 2021-05-04 西北工业大学 一种拓宽减振频带的准周期局域共振结构
CN113066471A (zh) * 2021-04-02 2021-07-02 西南交通大学 一种基于微控制器设计的可调节声学超表面的装置
CN113270157A (zh) * 2021-05-20 2021-08-17 兰州大学 一种基于机器学习的力学超材料设计与优化方法
CN113673135A (zh) * 2021-09-02 2021-11-19 河南工业大学 局域共振型声学超材料带隙调控方法、系统及可存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102314869A (zh) * 2010-07-08 2012-01-11 西北工业大学 一种基于开口空心球的负弹性模量声学超材料
US9374887B1 (en) * 2011-09-20 2016-06-21 Sandia Corporation Single-resonator double-negative metamaterial
US20180166062A1 (en) * 2016-12-09 2018-06-14 The Research Foundation For The State University Of New York Acoustic metamaterial
CN109962688A (zh) * 2019-04-04 2019-07-02 北京邮电大学 基于深度学习神经网络的全介质超材料滤波器传输特性的快速预测与反向结构设计方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102314869A (zh) * 2010-07-08 2012-01-11 西北工业大学 一种基于开口空心球的负弹性模量声学超材料
US9374887B1 (en) * 2011-09-20 2016-06-21 Sandia Corporation Single-resonator double-negative metamaterial
US20180166062A1 (en) * 2016-12-09 2018-06-14 The Research Foundation For The State University Of New York Acoustic metamaterial
CN109962688A (zh) * 2019-04-04 2019-07-02 北京邮电大学 基于深度学习神经网络的全介质超材料滤波器传输特性的快速预测与反向结构设计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李永清等: "基于支持向量机的夹层结构水声性能预测建模", 《武汉理工大学学报》 *
陈怀军: "负等效参数声学超材料的特性研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)工程科技Ⅰ辑》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112102804A (zh) * 2020-09-21 2020-12-18 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种用于阻隔变电站低频噪声的声学超材料及制作方法
CN112244894A (zh) * 2020-10-19 2021-01-22 浙江大学 基于宽频带声学超材料的超声无创穿颅成像方法及系统
CN112244894B (zh) * 2020-10-19 2021-10-12 浙江大学 基于宽频带声学超材料的超声无创穿颅成像方法及系统
CN112747060A (zh) * 2020-12-30 2021-05-04 西北工业大学 一种拓宽减振频带的准周期局域共振结构
CN113066471A (zh) * 2021-04-02 2021-07-02 西南交通大学 一种基于微控制器设计的可调节声学超表面的装置
CN113270157A (zh) * 2021-05-20 2021-08-17 兰州大学 一种基于机器学习的力学超材料设计与优化方法
CN113673135A (zh) * 2021-09-02 2021-11-19 河南工业大学 局域共振型声学超材料带隙调控方法、系统及可存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN111105771B (zh) 2022-04-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111105771B (zh) 基于机器学习的局域共振型宽频声学超材料及其应用装置
EP3488325B1 (en) Haptic system for delivering audio content to a user
US9041662B2 (en) Touch sensitive device
WO2022087770A1 (zh) 一种基于非梯度拓扑优化的声学超材料设计方法
CN112562631B (zh) 一种声镊的生成方法及生成系统
CN112257319B (zh) 一种基于非梯度拓扑优化的声学超材料设计方法
US20130220729A1 (en) Method and apparatus for wave generation and detection using tensegrity structures
CN101406068A (zh) 弯曲波声学器件及其制造方法
Jiang et al. Proposal for the realization of a single-detector acoustic camera using a space-coiling anisotropic metamaterial
CN105869620A (zh) 一种宽频稳定的多臂折叠型声学涡旋场发射器
EP2265037A2 (en) Devices and transducers with cavity resonator to control 3-d characteristics/harmonic frequencies for all sound/sonic waves
Yang et al. A metamaterial acoustic concentrator with regular polygonal cross section
Hu et al. Experimental demonstration of a three-dimensional omnidirectional and broadband acoustic concentrator using an anisotropic metamaterial
WO2022104529A1 (zh) 一种声镊的生成方法及生成系统
TW202215419A (zh) 在開放現場中主動噪聲消除的系統和方法
Kim et al. Structure borne noise control of a clamped panel using shunt damping system
CN115585219A (zh) 一种用于隔振、波导和振动聚集的夹层板
CN106733573B (zh) 一种三维宽带能量聚焦装置
KR101911625B1 (ko) 초음파를 이용하는 촉감 제공 장치, 방법 및 촉감 디스플레이 장치
CN115116425A (zh) 一种利用二进制编码超构材料实现声能流调控的方法
KR20170060348A (ko) 포커싱 위치 조절이 가능한 포노닉 크리스탈 및 음향렌즈
CN108877762A (zh) 一种多通道有源噪声辐射控制系统误差传声器的布放方法
CN114611318A (zh) 一种适应不同波传播方向的声学斗篷坐标变换设计方法
KR20130059934A (ko) 전자기 초음파 센서모듈
CN109655882A (zh) 基于高斯束波场模拟的地震波正演方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant