基于人工神经网络的共振吸声超材料声学性能快速预测及结构优化设计

作     者：高兆瑞 李铮 姜永烽 沈承 孟晗 GAO Zhaorui;LI Zheng;JIANG Yongfeng;SHEN Cheng;MENG Han

作者机构：南京航空航天大学航空航天结构力学及控制全国重点实验室南京210016 南京航空航天大学多功能轻量化材料与结构工信部重点实验室南京210016 

基　　金：国家自然科学基金(12202183,12202188,52361165626) 国家重点研发计划(2023YFB4604800) 

出 版 物：《应用数学和力学》 (Applied Mathematics and Mechanics)

年 卷 期：2024年第45卷第8期

页      码：1058-1069页

摘      要：针对共振吸声超材料声学性能快速预测及结构优化设计需求,提出了一种基于人工神经网络的共振吸声超材料性能预测方法.首先,建立了由微穿孔板和Helmholtz共振腔组成的多层穿孔型共振吸声超材料的理论模型,并通过仿真与实验验证其正确性;随后,通过理论模型生成数据集,并以此为基础,采用BP(back propagation)神经网络原理,搭建了结构特征参量与声学性能的人工神经网络模型;之后,将训练后的人工神经网络模型与遗传算法相结合,对共振吸声超材料进行声学性能最优化设计.结果表明:训练后的人工神经网络模型可以对目标结构的吸声性能进行准确预测,并且预测效率相较理论模型提高50%以上;人工神经网络模型与优化算法的结合不仅能提高优化效率,优化后的结构也具有良好的低频宽带吸声性能.人工神经网络为大规模结构性能预测计算提供了便利,在超材料等结构设计及优化领域具有广阔的应用前景.

主 题 词：共振吸声超材料 人工神经网络 吸声系数 BP神经网络 遗传算法 

学科分类：12[管理学] 083002[083002] 1204[管理学-公共管理类] 120402[120402] 0830[工学-生物工程类] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0837[0837] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.21656/1000-0887.450170

馆 藏 号：203140795...