CN113673042A - 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 - Google Patents

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 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种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，包括以下步骤：获取计算模型构建策略；基于所述计算模型构建策略构建舱室声环境计算模型；获取方案设计策略；基于所述方案设计策略，生成船舶降噪系统的设计方案；获取声环境计算边界条件；计算所述设计方案的舱室声环境；将所述舱室声环境的计算结果和舱室降噪要求进行比对，若符合，则建立船舶降噪系统设计方案模型并提供所述计算结果；否则，优化所述设计方案，直至优化后的设计方案符合舱室降噪要求。本发明的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法、系统、介质及终端能够基于已有的船舶舱室模型以及设备噪声参数，自动生成船舶降噪系统的最优设计方案，快速高效。

Description

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
技术领域
本发明涉及船舶降噪的技术领域，特别是涉及一种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。
背景技术
随着经济的发展，船舶设计越来越重视以人为本的理念，对舱室声环境的舒适性、宜居性的要求显著提高。
现有技术中，船舶企业近些年不断开展数字化转型，整体数字化水平得到很大提高，在船舶的研发、设计、制造过程中，大量使用三维模型以及计算机辅助工程。然而，现阶段的舱室设计中，船舶降噪系统设计是由设计员依靠相似船型或以往设计经验进行确定。设计方案的合理性依赖于设计员业务水平，其随意性较大，没有系统的设计准则，不利于船舶数字化设计。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种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，能够基于已有的船舶舱室模型以及设备噪声参数，自动生成船舶降噪系统的最优设计方案，快速高效。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法，包括以下步骤：获取船舶的舱室三维模型和降噪基本设计约束；基于降噪系统知识库获取降噪材料参数；提取所述舱室三维模型的特征量，基于所述特征量在所述降噪系统知识库中获取匹配的计算模型构建策略；基于所述计算模型构建策略构建舱室声环境计算模型；根据所述舱室声环境计算模型、所述降噪基本设计约束和舱室噪声要求，在所述降噪系统知识库中获取匹配的方案设计策略；基于所述方案设计策略，生成船舶降噪系统的设计方案；获取声环境计算边界条件；基于所述声环境计算边界条件和所述降噪材料参数计算所述设计方案的舱室声环境；将所述舱室声环境的计算结果和所述舱室噪声要求进行比对，若所述计算结果符合所述舱室噪声要求，则建立船舶降噪系统设计方案模型并提供所述计算结果；否则，根据所述设计方案、所述舱室噪声要求与所述计算结果，在所述降噪系统知识库中选取方案优化策略并优化所述设计方案，直至优化后的设计方案的舱室声环境的计算结果符合所述舱室噪声要求。
于本发明一实施例中，所述舱室三维模型包含舱室类型信息，所述舱室类型信息包括住舱、货仓、机舱、作业舱、阅览室、休闲类舱室中的一种或多种组合；所述降噪基本设计约束包括降噪材料防火性能要求、最大允许厚度、敷设成本中的一种或多种组合。
于本发明一实施例中，所述舱室三维模型的特征量包括舱室模型尺寸、舱室设备噪声值、舱壁传声系数中的一种或多种组合；所述计算模型构建策略包括模型几何简化方法、声源的加载方法、边界条件设置方法中的一种或多种组合。
于本发明一实施例中，基于所述计算模型构建策略构建舱室声环境计算模型时，将设备在降噪系统知识库中对应的噪声曲线作为声源设置在所述舱室声环境计算模型中。
于本发明一实施例中，所述优化策略中的优化条件包括降噪材料类型、厚度中的一种或多种组合；优化所述设计方案采用的优化算法采用随机寻优法、遗传算法、蚁群算法或例子算法。
本发明提供一种基于声环境仿真的船舶降噪系统设计系统，包括第一获取模块、第二获取模块、提取模块、构建模块、第三获取模块、生成模块、第四获取模块和计算比对模块；
所述第一获取模块用于获取船舶的舱室三维模型和降噪基本设计约束；
所述第二获取模块用于基于降噪系统知识库获取降噪材料参数；
所述提取模块用于提取所述舱室三维模型的特征量，基于所述特征量在所述降噪系统知识库中获取匹配的计算模型构建策略；
所述构建模块用于基于所述计算模型构建策略构建舱室声环境计算模型；
所述第三获取模块用于根据所述舱室声环境计算模型、所述降噪基本设计约束和舱室噪声要求，在所述降噪系统知识库中获取匹配的方案设计策略；
所述生成模块用于基于所述方案设计策略，生成船舶降噪系统的设计方案；
所述第四获取模块用于获取声环境计算边界条件；
所述计算比对模块用于基于所述声环境计算边界条件和所述降噪材料参数计算所述设计方案的舱室声环境；将所述舱室声环境的计算结果和所述舱室噪声要求进行比对，若所述计算结果符合所述舱室噪声要求，则建立船舶降噪系统设计方案模型并提供所述计算结果；否则，根据所述设计方案、所述舱室噪声要求与所述计算结果，在所述降噪系统知识库中选取方案优化策略并优化所述设计方案，直至优化后的设计方案的舱室声环境的计算结果符合所述舱室噪声要求。
本发明提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法。
本发明提供一种基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端，包括：处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端执行上述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法。
本发明提供一种基于声环境仿真的船舶降噪系统设计系统，包括上述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端、用户端和降噪系统知识库；
所述用户端用于选取舱室三维模型和降噪基本设计约束，并发送至所述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端；
所述降噪系统知识库用于为所述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端提供降噪材料参数、计算模型构建策略、方案设计策略和方案优化策略。
于本发明一实施例中，所述降噪系统知识库包括降噪系统数据库、降噪系统规则库和降噪系统策略库；
所述降噪系统数据库包括模型数据和降噪材料参数；所述模型数据包括舱壁反射系数、吸收系数，所述降噪材料参数包括噪声特征曲线；
所述降噪系统规则库包括降噪基本设计约束和舱室噪声要求；所述降噪基本设计约束包括降噪材料防火性能要求、敷设最大厚度、敷设成本中的一种或多种组合；所述舱室噪声要求为满足工况需求下舱室工作区域的最小噪声；
所述降噪系统策略库包括计算计算模型构建策略、方案设计策略和方案优化策略；所述计算模型构建策略、所述方案设计策略和所述方案优化策略基于机器学习算法生成。
如上所述，本发明的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，具有以下有益效果：
(1)能够基于已有的船舶舱室模型以及设备噪声参数，使用计算机辅助工程以及优化算法，快速求解并优化，获得船舶降噪系统的最优设计方案；
(2)有效提高了设计方案的准确性，减少了人力参与环节，节约了工时；
(3)将船舶降噪系统中的历史设计数据，通过机器学习算法分析特征量及结果，形成对应的降噪系统设计策略，并存储于策略库中，从而降低了对设计人员的能力要求，提高船舶设计数字化程度。
附图说明
图1显示为本发明的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法于一实施例中的流程图；
图2显示为本发明的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计系统于一实施例中的结构示意图；
图3显示为本发明的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端于一实施例中的结构示意图；
图4显示为本发明的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计系统于另一实施例中的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
本发明的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法、系统、介质及终端基于已有的船舶舱室模型以及设备噪声参数，通过降噪系统数据库采用计算机辅助工程以及优化算法，实现船舶降噪系统的最优设计方案的自动生成，快速高效，降低了对设计人员的能力要求，提高船舶设计数字化程度，极具实用性。
如图1所示，于一实施例中，本发明的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法包括以下步骤：
步骤S1、获取船舶的舱室三维模型和降噪基本设计约束。
具体地，用户基于客户端选择船舶的舱室三维模型和降噪基本设计约束，并将选择结果发送至本发明的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端。
于本发明一实施例中，所述舱室三维模型包含舱室类型信息，所述舱室类型信息包括住舱、货仓、机舱、作业舱、阅览室、休闲类舱室中的一种或多种组合；所述降噪基本设计约束包括降噪材料防火性能要求、最大允许厚度、敷设成本中的一种或多种组合。
步骤S2、基于降噪系统知识库获取降噪材料参数。
具体地，本发明的降噪系统知识库包括降噪系统数据库、降噪系统规则库和降噪系统策略库。
所述降噪系统数据库包括模型数据和降噪材料参数；所述模型数据包括舱壁反射系数、吸收系数，所述降噪材料参数包括噪声特征曲线。
所述降噪系统规则库包括降噪基本设计约束和舱室噪声要求；所述降噪基本设计约束包括降噪材料防火性能要求、敷设最大厚度、敷设成本中的一种或多种组合；所述舱室噪声要求为满足工况需求下舱室工作区域的最小噪声。
步骤S3、提取所述舱室三维模型的特征量，基于所述特征量在所述降噪系统知识库中获取匹配的计算模型构建策略。
具体地，所述降噪系统策略库包括计算计算模型构建策略、方案设计策略和方案优化策略；所述计算模型构建策略、所述方案设计策略和所述方案优化策略基于机器学习算法生成。其中，根据采集的舱室三维模型的特征量和舱室声环境，进行迭代的机器学习，进而得到所述计算模型构建策略、所述方案设计策略和所述方案优化策略，并存储至所述照明系统策略库中，从而提升设计效率和设计精度。
因此，根据所述舱室三维模型的特征量，即可在所述降噪系统知识库中获取匹配的计算模型构建策略。其中，声环境计算基于统计能量法，将整船每一舱室划分为一个子系统，每个子系统可以用其能量的平均值表示该舱室的噪声值。内部模型除船体结构外，都可忽略。同时，将设备在降噪系统知识库中对应的噪声曲线作为声源设置在所述舱室声环境计算模型中。
于本发明一实施例中，所述舱室三维模型的特征量包括舱室模型尺寸、舱室设备噪声值、舱壁传声系数中的一种或多种组合；所述计算模型构建策略包括模型几何简化方法、声源的加载方法、边界条件设置方法中的一种或多种组合。
步骤S4、基于所述计算模型构建策略构建舱室声环境计算模型。
步骤S5、根据所述舱室声环境计算模型、所述降噪基本设计约束和舱室噪声要求，在所述降噪系统知识库中获取匹配的方案设计策略。
其中，根据所述舱室三维模型获取舱室类型，根据所述舱室类型从所述降噪系统知识库中获取匹配的舱室噪声要求。
步骤S6、基于所述方案设计策略，生成船舶降噪系统的设计方案。
步骤S7、获取声环境计算边界条件。
具体地，所述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端自动设置声环境计算边界条件。即所述声环境计算边界条件为系统预先定义的。
步骤S8、基于所述声环境计算边界条件和所述降噪材料参数计算所述设计方案的舱室声环境；将所述舱室声环境的计算结果和所述舱室噪声要求进行比对，若所述计算结果符合所述舱室噪声要求，则建立船舶降噪系统设计方案模型并提供所述计算结果；否则，根据所述设计方案、所述舱室噪声要求与所述计算结果，在所述降噪系统知识库中选取方案优化策略并优化所述设计方案，直至优化后的设计方案的舱室声环境的计算结果符合所述舱室噪声要求。
具体地，当所述计算结果不符合所述舱室噪声要求时，再次返回所述步骤S7进行处理，获取优化后的设计方案的舱室声环境的计算结果，再与所述舱室噪声要求进行比对。如此循环迭代，直至优化后的设计方案的舱室声环境的计算结果符合所述舱室噪声要求，从而建立船舶降噪系统设计方案模型并提供所述计算结果。
于本发明一实施例中，所述优化策略中的优化条件包括降噪材料类型、厚度中的一种或多种组合；优化所述设计方案采用的优化算法采用随机寻优法、遗传算法、蚁群算法或例子算法。如图2所示，于一实施例中，本发明的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计系统包括第一获取模块21、第二获取模块22、提取模块23、构建模块24、第三获取模块25、生成模块26、第四获取模块27和计算比对模块28。
所述第一获取模块21用于获取船舶的舱室三维模型和降噪基本设计约束。
所述第二获取模块22用于基于降噪系统知识库获取降噪材料参数。
所述提取模块23与所述第一获取模块21相连，用于提取所述舱室三维模型的特征量，基于所述特征量在所述降噪系统知识库中获取匹配的计算模型构建策略。
所述构建模块24与所述提取模块23相连，用于基于所述计算模型构建策略构建舱室声环境计算模型。
所述第三获取模块25与所述第一获取模块21和所述构建模块24相连，用于根据所述舱室声环境计算模型、所述降噪基本设计约束和舱室噪声要求，在所述降噪系统知识库中获取匹配的方案设计策略。
所述生成模块26与所述第三获取模块25相连，用于基于所述方案设计策略，生成船舶降噪系统的设计方案。
所述第四获取模块27用于获取声环境计算边界条件。
所述计算比对模块28与所述第二获取模块22、所述生成模块26和所述第四获取模块27相连，用于基于所述声环境计算边界条件和所述降噪材料参数计算所述设计方案的舱室声环境；将所述舱室声环境的计算结果和所述舱室噪声要求进行比对，若所述计算结果符合所述舱室噪声要求，则建立船舶降噪系统设计方案模型并提供所述计算结果；否则，根据所述设计方案、所述舱室噪声要求与所述计算结果，在所述降噪系统知识库中选取方案优化策略并优化所述设计方案，直至优化后的设计方案的舱室声环境的计算结果符合所述舱室噪声要求。
其中，第一获取模块21、第二获取模块22、提取模块23、构建模块24、第三获取模块25、生成模块26、第四获取模块27、计算比对模块28的结构和原理与上述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法中的步骤一一对应，故在此不再赘述。
需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(Digital Singnal Processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
本发明的存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法。所述存储介质包括：ROM、RAM、磁碟、U盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
如图3所示，于一实施例中，本发明的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端包括：处理器31及存储器32。
所述存储器32用于存储计算机程序。
所述存储器32包括：ROM、RAM、磁碟、U盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
所述处理器31与所述存储器32相连，用于执行所述存储器32存储的计算机程序，以使所述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端执行上述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法。
优选地，所述处理器31可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
如图4所示，于一实施例中，本发明的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计系统包括上述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端41、用户端42和降噪系统知识库43。
所述用户端42与所述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端41相连，用于选取舱室三维模型和降噪基本设计约束，并发送至所述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端。具体地，所述用户端41具有选择功能和查看功能，从而协助所述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端41实现系统设计和结果查询。
所述降噪系统知识库43与所述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端41相连，用于为所述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端提供灯具降噪参数、计算模型构建策略、方案设计策略和方案优化策略。
综上所述，本发明的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法、系统、介质及终端能够基于已有的船舶舱室模型以及设备噪声参数，使用计算机辅助工程以及优化算法，快速求解并优化，获得船舶降噪系统的最优设计方案；有效提高了设计方案的准确性，减少了人力参与环节，节约了工时；将船舶降噪系统中的历史设计数据，通过机器学习算法分析特征量及结果，形成对应的降噪系统设计策略，并存储于策略库中，从而降低了对设计人员的能力要求，提高船舶设计数字化程度。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法，其特征在于：包括以下步骤：
获取船舶的舱室三维模型和降噪基本设计约束；
基于降噪系统知识库获取降噪材料参数；
提取所述舱室三维模型的特征量，基于所述特征量在所述降噪系统知识库中获取匹配的计算模型构建策略；
基于所述计算模型构建策略构建舱室声环境计算模型；
根据所述舱室声环境计算模型、所述降噪基本设计约束和舱室噪声要求，在所述降噪系统知识库中获取匹配的方案设计策略；
基于所述方案设计策略，生成船舶降噪系统的设计方案；
获取声环境计算边界条件；
基于所述声环境计算边界条件和所述降噪材料参数计算所述设计方案的舱室声环境；将所述舱室声环境的计算结果和所述舱室噪声要求进行比对，若所述计算结果符合所述舱室噪声要求，则建立船舶降噪系统设计方案模型并提供所述计算结果；否则，根据所述设计方案、所述舱室噪声要求与所述计算结果，在所述降噪系统知识库中选取方案优化策略并优化所述设计方案，直至优化后的设计方案的舱室声环境的计算结果符合所述舱室噪声要求。
2.根据权利要求1所述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法，其特征在于：所述舱室三维模型包含舱室类型信息，所述舱室类型信息包括住舱、货仓、机舱、作业舱、阅览室、休闲类舱室中的一种或多种组合；所述降噪基本设计约束包括降噪材料防火性能要求、最大允许厚度、敷设成本中的一种或多种组合。
3.根据权利要求1所述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法，其特征在于：所述舱室三维模型的特征量包括舱室模型尺寸、舱室设备噪声值、舱壁传声系数中的一种或多种组合；所述计算模型构建策略包括模型几何简化方法、声源的加载方法、边界条件设置方法中的一种或多种组合。
4.根据权利要求1所述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法，其特征在于：基于所述计算模型构建策略构建舱室声环境计算模型时，将设备在降噪系统知识库中对应的噪声曲线作为声源设置在所述舱室声环境计算模型中。
5.根据权利要求1所述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法，其特征在于：所述优化策略中的优化条件包括降噪材料类型、厚度中的一种或多种组合；优化所述设计方案采用的优化算法采用随机寻优法、遗传算法、蚁群算法或例子算法。
6.一种基于声环境仿真的船舶降噪系统设计系统，其特征在于：包括第一获取模块、第二获取模块、提取模块、构建模块、第三获取模块、生成模块、第四获取模块和计算比对模块；
所述第一获取模块用于获取船舶的舱室三维模型和降噪基本设计约束；
所述第二获取模块用于基于降噪系统知识库获取降噪材料参数；
所述提取模块用于提取所述舱室三维模型的特征量，基于所述特征量在所述降噪系统知识库中获取匹配的计算模型构建策略；
所述构建模块用于基于所述计算模型构建策略构建舱室声环境计算模型；
所述第三获取模块用于根据所述舱室声环境计算模型、所述降噪基本设计约束和舱室噪声要求，在所述降噪系统知识库中获取匹配的方案设计策略；
所述生成模块用于基于所述方案设计策略，生成船舶降噪系统的设计方案；
所述第四获取模块用于获取声环境计算边界条件；
所述计算比对模块用于基于所述声环境计算边界条件和所述降噪材料参数计算所述设计方案的舱室声环境；将所述舱室声环境的计算结果和所述舱室噪声要求进行比对，若所述计算结果符合所述舱室噪声要求，则建立船舶降噪系统设计方案模型并提供所述计算结果；否则，根据所述设计方案、所述舱室噪声要求与所述计算结果，在所述降噪系统知识库中选取方案优化策略并优化所述设计方案，直至优化后的设计方案的舱室声环境的计算结果符合所述舱室噪声要求。
7.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法。
8.一种基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端，其特征在于，包括：处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端执行权利要求1至5中任一项所述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计方法。
9.一种基于声环境仿真的船舶降噪系统设计系统，其特征在于：包括权利要求8所述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端、用户端和降噪系统知识库；
所述用户端用于选取舱室三维模型和降噪基本设计约束，并发送至所述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端；
所述降噪系统知识库用于为所述基于声环境仿真的船舶降噪系统设计终端提供降噪材料参数、计算模型构建策略、方案设计策略和方案优化策略。
10.根据权利要求9所述的基于声环境仿真的船舶降噪系统设计系统，其特征在于：所述降噪系统知识库包括降噪系统数据库、降噪系统规则库和降噪系统策略库；
所述降噪系统数据库包括模型数据和降噪材料参数；所述模型数据包括舱壁反射系数、吸收系数，所述降噪材料参数包括噪声特征曲线；
所述降噪系统规则库包括降噪基本设计约束和舱室噪声要求；所述降噪基本设计约束包括降噪材料防火性能要求、敷设最大厚度、敷设成本中的一种或多种组合；所述舱室噪声要求为满足工况需求下舱室工作区域的最小噪声；
所述降噪系统策略库包括计算计算模型构建策略、方案设计策略和方案优化策略；所述计算模型构建策略、所述方案设计策略和所述方案优化策略基于机器学习算法生成。
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