孫雪聰 賈 晗 楊玉真 楊 軍
(1 中國科學(xué)院聲學(xué)研究所 噪聲與振動重點實驗室 北京 100190)
(2 中國科學(xué)院大學(xué) 北京 100049)
在日常的工作和生活中,噪聲已經(jīng)成為了一種隨處可見的污染,時刻困擾著人們。噪聲污染不僅會危害人們的生理健康,還會對人們的心理造成傷害。因此,隨著人們對生活品質(zhì)的追求越來越高,噪聲問題逐漸成了人類社會不得不面對的一個重要問題。近年來,聲人工結(jié)構(gòu)逐漸成為吸隔聲領(lǐng)域的研究熱點。與傳統(tǒng)材料相比,聲人工結(jié)構(gòu)的最大優(yōu)勢在于其可以利用亞波長尺寸的結(jié)構(gòu)實現(xiàn)材料物理特性的調(diào)節(jié)以及對聲波的調(diào)控,為解決低頻吸隔聲問題提供了新的技術(shù)思路[1?3]。2012 年,梅軍等[4]通過在彈性薄膜上附著特定款式的硬質(zhì)金屬片構(gòu)造暗聲學(xué)超材料,在共振頻率附近能很好地吸收聲波;2019 年,Donda 等[5]通過構(gòu)造迷宮結(jié)構(gòu)的超表面實現(xiàn)了50 Hz 附近的極低頻吸收;2021年,Dong 等[6]提出一種通過耗散和干涉雜化的超寬帶通風(fēng)屏障,能夠在650~2000 Hz 范圍內(nèi)有效阻擋90%以上的入射聲能量;Liu 等[7]將各向異性的概念引入到三維折疊空間的系統(tǒng)中,提出了一種打開低頻、寬頻聲子帶隙的方法,并設(shè)計了既能隔聲降噪,又能通風(fēng)透氣的三維聲學(xué)超構(gòu)籠子。
然而,盡管聲人工結(jié)構(gòu)在低頻吸隔聲領(lǐng)域展現(xiàn)了其優(yōu)越的性能,但針對實際應(yīng)用中的低頻寬帶噪聲,往往需要對多個聲人工結(jié)構(gòu)單元進行組合以實現(xiàn)寬帶隔聲降噪的效果。而這樣的組合結(jié)構(gòu)通常較為復(fù)雜,傳統(tǒng)的人工設(shè)計方法高度依賴于設(shè)計者的專業(yè)知識和設(shè)計經(jīng)驗,設(shè)計效率較低。因此,研究者們開始期望尋求以目標(biāo)聲學(xué)響應(yīng)為導(dǎo)向的自動化設(shè)計方法。早期的研究中,遺傳算法(Genetic algorithm,GA)、粒子群算法等優(yōu)化算法被普遍應(yīng)用于解決聲人工結(jié)構(gòu)的逆設(shè)計問題[8]。但是,上述優(yōu)化過程仍然需要大量的仿真模擬和參數(shù)迭代,計算成本依然很高。近年來,以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)(Deep learning,DL)在包括計算機視覺[9]、自然語言處理[10]、語聲識別[11]、知識圖譜[12]等計算機科學(xué)及工程領(lǐng)域取得了突破性的進展,也以驚人的速度在材料科學(xué)[13]、化學(xué)[14]、凝聚態(tài)物理[15]等其他學(xué)科領(lǐng)域展示了其獨特的優(yōu)勢。此外,機器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)成為光學(xué)結(jié)構(gòu)設(shè)計和電磁學(xué)結(jié)構(gòu)設(shè)計的一個全新手段[16?18]。與傳統(tǒng)方法相比,機器學(xué)習(xí)可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式從大量的數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)和學(xué)習(xí)有用的信息,具備自主學(xué)習(xí)、聯(lián)想儲存、高速尋優(yōu)等優(yōu)點。
在之前的工作中,作者團隊基于DL 模型實現(xiàn)了二階亥姆霍茲共鳴器(Two-order Helmholtz Resonator,THR)單元的精準(zhǔn)設(shè)計,并通過數(shù)值仿真和實驗的方式驗證了其對于線譜噪聲降噪的有效性[19],但該模型無法直接應(yīng)用到低頻寬帶噪聲問題的解決上。因此,本文首先針對低頻寬頻隔聲裝置設(shè)計中普遍存在的耦合效應(yīng)進行了仿真和分析,研究了影響耦合效應(yīng)強弱的變量和因素;然后在上述工作的基礎(chǔ)上提出了一種基于DL 的低頻寬帶隔聲裝置的設(shè)計方法,并基于該方法設(shè)計了一組包含9個THR 單元的組合結(jié)構(gòu),實現(xiàn)了158~522 Hz 范圍內(nèi)的寬帶隔聲。
傳統(tǒng)的亥姆霍茲共鳴器由一個短管和一個腔體串聯(lián)而成,因此也被稱為一階亥姆霍茲共鳴器。該結(jié)構(gòu)往往只具有一個共振頻率,共振峰的寬度也較窄,在某些場景下應(yīng)用會受到一定的限制。因此,人們開始對高階亥姆霍茲共鳴器展開研究[20?21],并將其作為管道的旁支結(jié)構(gòu)用于管路的隔聲降噪。圖1(a)為THR 作為管道旁支結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)示意圖,灰色虛線框中的部分為一個THR單元。THR 包含兩個短管和兩個腔體,可以視作由兩個一階亥姆霍茲共鳴器串聯(lián)而成。其中,a1和l1分別為一階短管的半徑和長度;r1和h1分別為一階腔體的半徑和長度;a2和l2分別為二階短管的半徑和長度;r2和h2分別為二階腔體的半徑和長度。因此,THR 的幾何結(jié)構(gòu)可以由幾何參數(shù)gp=[a1,l1,r1,h1,a2,l2,r2,h2]來進行描述。
圖1 THR 的結(jié)構(gòu)示意圖和等效電路圖Fig.1 Schematic view and equivalent circuit diagram of the THR
在低頻范圍內(nèi),集總參數(shù)模型常被用于對THR進行建模和分析。圖1(b)為THR的等效電路圖,這里將短管等效為聲阻R和聲質(zhì)量M,將腔體等效為聲容C。因此,在集總參數(shù)模型下THR 可以由電學(xué)參數(shù)eep=[R1,M1,C1,R2,M2,C2]進行描述,幾何參數(shù)gp 和電學(xué)參數(shù)eep 之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系如表1所示。其中,ρ0和c0分別為空氣的密度和聲速;η為空氣的黏滯系數(shù)為第i階短管的末端修正,修正因子β1=0.75,β2=1.05。利用集總參數(shù)模型可以求得該結(jié)構(gòu)的聲阻抗ZTHR為
表1 幾何參數(shù)和等效電學(xué)參數(shù)的轉(zhuǎn)換關(guān)系Table 1 Relationships between gp and eep
其中,ω=2πf為角頻率。而此時帶有旁支結(jié)構(gòu)的管路的聲傳輸損失(Sound transmission loss,STL)可以被表示為
其中,Rb和Xb分別為聲阻抗ZTHR的實部和虛部;Z0=ρ0c0為空氣的特性阻抗;S為管道的橫截面積。通過分析公式(2)可知,當(dāng)聲阻抗ZTHR的虛部Xb=0時,STL為極大值點,降噪效果最好,此時對應(yīng)的頻率即為THR 的共振頻率。一個THR單元通常有兩個共振頻率,分別對應(yīng)STL 譜線中的兩個共振峰。
雖然與一階亥姆霍茲共鳴器相比,THR在不增加額外體積的基礎(chǔ)上又引入了額外的高階共振頻率,但是單獨的一個THR依然只能針對共振峰附近頻帶內(nèi)的噪聲進行降噪。因此,對于寬帶噪聲常常需要對多個THR 進行組合,以實現(xiàn)低頻寬帶隔聲。多個THR 單元通常如圖1(a)所示作為管道的旁支結(jié)構(gòu)依次排列,其中THR 單元間的間隔為L。為了使隔聲裝置更加緊湊,相鄰的單元間的距離一般比較小,所以單元間會存在一定的耦合效應(yīng)。
為了更加形象地展現(xiàn)單元間的這種耦合效應(yīng),下面以3 個THR 單元的不同組合方式為例展開分析。為了方便敘述,這3 個THR 單元分別被編號為1號、2號和3號,對應(yīng)的幾何參數(shù)如表2所示。同時,本文也借助有限元方法(Finite element method,FEM)對這3 個THR 單元單獨作為管道旁支結(jié)構(gòu)時的STL譜線進行了計算??紤]到細管中的黏滯常常較大,因此仿真中對THR 單元的一階短管和二階短管區(qū)域的物理場設(shè)置為熱黏性聲學(xué)。計算結(jié)果如圖2(a)所示,這里的黃色虛線為1 號單元的STL譜線,其共振峰分別出現(xiàn)在251 Hz 和430 Hz;綠色點線為2 號單元的STL 譜線,其共振峰分別出現(xiàn)在245 Hz和454 Hz;紅色點劃線為3 號單元的STL 譜線,其共振峰分別出現(xiàn)在275 Hz和504 Hz。這3個單元單獨作為管道旁支結(jié)構(gòu)時的共振頻率同時也記錄在表2的最后兩行。
表2 3 個THR 單元的幾何參數(shù)及共振頻率Table 2 Geometric parameters and resonance frequencies of the three THRs
然后,將這3 個單元以圖1(a)的形式,從左到右按照1 號結(jié)構(gòu)、2 號結(jié)構(gòu)和3 號結(jié)構(gòu)的順序依次排列,間距為20 cm,基于FEM 計算了該組合結(jié)構(gòu)的STL 頻譜,如圖2(a)中藍色實線所示??梢钥吹剑摻M合結(jié)構(gòu)的STL具有6個共振峰,分別出現(xiàn)在245 Hz、251 Hz、275 Hz、431 Hz、454 Hz、504 Hz,高度均在30 dB 以上。與每個單元單獨作為旁支結(jié)構(gòu)相比,組合后結(jié)構(gòu)的共振頻率基本和每個單元的共振頻率吻合,這說明在這種排列方式下耦合效應(yīng)基本不會造成共振頻率的偏移。同時,由于耦合效應(yīng)的存在,組合結(jié)構(gòu)共振頻率附近的STL 有了較為明顯的提升,其最終的隔聲效果并不是每個單元隔聲量的簡單疊加。
其次,改變了組合結(jié)構(gòu)單元之間的間距L,基于FEM 計算了不同單元間距的組合結(jié)構(gòu)的STL頻譜,如圖2(b)所示。其中,藍色實線為間距L=15 cm 時組合結(jié)構(gòu)的STL 頻譜,黃色虛線為間距L=20 cm 時組合結(jié)構(gòu)的STL 頻譜,綠色點線為間距L=25 cm 時組合結(jié)構(gòu)的STL 頻譜。觀察圖2(b)的3 條曲線可知,改變單元之間的間距依然不會造成共振頻率的明顯偏移,但是會對共振頻率附近的STL造成一定的影響。
最后,還探究了單元順序?qū)M合結(jié)構(gòu)STL 譜線的影響。改變了3 個單元的相對位置,同時固定單元間距L=20 cm不變,基于FEM計算了不同順序下組合結(jié)構(gòu)的STL譜線,如圖2(c)所示。其中,藍色實線為將3 個單元按照1 號、2 號和3 號的順序依次排列后的組合結(jié)構(gòu)(以下簡稱“1-2-3”組合)的STL譜線;黃色虛線為將3 個單元按照1 號、3 號和2 號的順序依次排列后的組合結(jié)構(gòu)(以下簡稱“1-3-2”組合)的STL 譜線;綠色點線為將3 個單元按照2 號、1 號和3 號的順序依次排列后的組合結(jié)構(gòu)(以下簡稱“2-1-3”組合)的STL 譜線。對比“1-3-2”組合的STL 譜線和另外兩條譜線,可以看到“1-3-2” 組合的STL 譜線在251 Hz 處的共振峰的高度明顯低于另外兩條譜線。該共振峰為1 號單元的一階共振峰,且與2 號單元的一階共振峰在頻率上較為接近。而在“1-3-2”組合中,1 號單元和2 號單元間放置了一個3 號單元,導(dǎo)致兩個單元相距較遠,因此這兩個共振峰間的耦合效應(yīng)被削弱了,致使“1-3-2”組合在251 Hz處的共振峰的高度更接近于1號單元原本的一階共振峰的高度,并沒有因為耦合效應(yīng)的存在有所提升。類似的效應(yīng)也存在于“2-1-3”組合第五個共振峰和第六個共振峰的中間區(qū)域,在這個頻帶內(nèi)“2-1-3”組合的STL 譜線較另外兩條譜線相比出現(xiàn)了很明顯低谷。這其實是因為組合中2 號單元和3號單元距離較遠,因此2 號單元的二階共振峰和3號單元的二階共振峰間的耦合效應(yīng)被虛弱了,導(dǎo)致組合結(jié)構(gòu)在該頻率區(qū)間的STL較低。
綜上所述,由于耦合效應(yīng)的存在,對組合結(jié)構(gòu)中的單元進行獨立設(shè)計并不是最優(yōu)的選擇。應(yīng)該在對組合結(jié)構(gòu)設(shè)計的過程中充分考慮單元間的耦合效應(yīng),并對其加以利用。例如,可以將共振頻率相近的單元盡可能放置在相鄰的位置處,以達到提升組合結(jié)構(gòu)隔聲效果的目的。
由2.1 節(jié)的分析可知,在設(shè)計寬帶隔聲裝置的過程中應(yīng)該充分考慮并利用單元間的耦合效應(yīng),對整個組合裝置進行一體化設(shè)計,而不是對每個單元獨立設(shè)計后再進行組合。這里為了簡化問題,固定腔體半徑r1=r2=5 cm。因此,每個單元均包含6個待調(diào)節(jié)的幾何參數(shù)[a1,l1,h1,a2,l2,h2],這些幾何參數(shù)都會影響組合結(jié)構(gòu)的隔聲性能。一個寬帶隔聲裝置往往由多個THR 單元組成,傳統(tǒng)的基于人工設(shè)計的方法需要依賴設(shè)計者的經(jīng)驗去手動調(diào)節(jié)這些參數(shù)以達到期望的性能,設(shè)計效率很低,因此并不適用于設(shè)計包含多個待調(diào)節(jié)參數(shù)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。
在之前的工作中,作者團隊基于DL 模型建立了期望的STL 頻譜和THR 單元的等效電學(xué)參數(shù)之間的映射關(guān)系,實現(xiàn)了聲學(xué)結(jié)構(gòu)的自動化的精準(zhǔn)設(shè)計[19]。首先,基于集總參數(shù)模型正向生成了約19.5×104條樣本數(shù)據(jù),經(jīng)過一定篩選后被劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。隨后?;趐ytorch 框架搭建了一個5 層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)的輸入為從101~600 Hz 間隔為1 Hz 的STL 譜線,輸出為6維的等效電學(xué)參數(shù),隱含層的神經(jīng)元個數(shù)分別為450、250 和220。模型訓(xùn)練時所使用的損失函數(shù)為均方誤差函數(shù)(Mean square error,MSE),學(xué)習(xí)率為0.001,批大小(Batch size)為256。同時,為了縮短訓(xùn)練時間,防止過擬合,在訓(xùn)練過程中采用了批標(biāo)準(zhǔn)化(Batch normalization)和Dropout 等策略。經(jīng)過約200 個epoch 的訓(xùn)練后模型逐漸收斂,最終所得到的模型在測試集上的平均損失為0.0029。
在使用所得到的DL 模型對THR 單元進行設(shè)計時,首先需要根據(jù)目標(biāo)隔聲頻率生成期望的STL頻譜,并將其輸入到DL 模型中;然后模型會根據(jù)輸入的STL 頻譜輸出預(yù)測的等效電學(xué)參數(shù);最后可以根據(jù)表1 中的等效電學(xué)參數(shù)和幾何參數(shù)的轉(zhuǎn)化關(guān)系,計算出對應(yīng)的幾何參數(shù),構(gòu)建相應(yīng)的THR單元,并通過數(shù)值仿真等手段驗證該結(jié)構(gòu)的隔聲性能是否符合預(yù)期目標(biāo)。
為了進一步展現(xiàn)所提出的基于DL 的設(shè)計方法在計算效率上的優(yōu)越性,將其與聲學(xué)結(jié)構(gòu)設(shè)計領(lǐng)域較為常用的GA 進行了對比,分別基于這兩種方法對在目標(biāo)隔聲頻率處STL 大于10 dB 的THR 單元進行了設(shè)計。所使用的GA 是基于開源工具箱Geatpy 中的soea_SEGA 所實現(xiàn)的,初始種群規(guī)模為100,所采用的適應(yīng)度函數(shù)F為
其中,f1和f2分別為結(jié)構(gòu)的一階共振頻率和二階共振頻率。λ的引入可以在很大程度上引導(dǎo)結(jié)構(gòu)的共振頻率向方向進化,從而更快地達到期望的設(shè)計目標(biāo)。使用上述適應(yīng)度函數(shù)對THR單元的6 個待定幾何參數(shù)[a1,l1,h1,a2,l2,h2]進行尋優(yōu),考慮到結(jié)構(gòu)的可加工性,幾何參數(shù)調(diào)節(jié)范圍被設(shè)置為0.1 cm 這里選取了3 組目標(biāo)隔聲頻率,并且為了不失一般性,針對每組設(shè)計目標(biāo)都分別基于DL 和GA進行了20 次求解并記錄了每次求解所用的時間,如圖3 所示。第1 組目標(biāo)頻率為,基于DL 的20 次設(shè)計的平均耗時為8.7 s,基于GA 的20 次設(shè)計的平均耗時為27.5 s。第2 組目標(biāo)頻率為,基于DL 的20 次設(shè)計的平均耗時為2.5 s,基于GA 的20 次設(shè)計的平均耗時為43.1 s;第3 組目標(biāo)頻率為和,基于DL 的20 次設(shè)計的平均耗時為4.4 s,基于GA的20次設(shè)計的平均耗時為55.3 s。從上述3 個對比實驗的最終計算結(jié)果中各選取了一組THR 單元,并基于傳輸矩陣法(Transfer matrix method,TMM)計算了結(jié)構(gòu)對應(yīng)的STL 譜線,如圖4 所示??梢钥吹剑ㄟ^這兩種方式設(shè)計得到的THR單元在性能方面并無明顯的差異,都與預(yù)期目標(biāo)吻合得很好。因此,與傳統(tǒng)的優(yōu)化類算法相比,所提出的基于DL 的設(shè)計方法具有更高的計算效率,模型一旦訓(xùn)練完成,可以在很短的時間內(nèi)設(shè)計出滿足需求的THR 單元,這為實現(xiàn)低頻寬帶隔聲裝置的設(shè)計提供了很大的便利。 圖3 DL 與GA 的設(shè)計效率對比Fig.3 Comparison of the computational efficiency of DL and GA 圖4 針對3 個不同的優(yōu)化目標(biāo)的優(yōu)化結(jié)果對比Fig.4 Comparison of the optimization results for three different optimization objectives 這里基于DL 模型提出了一種用于低頻寬帶隔聲的組合結(jié)構(gòu)的設(shè)計方法,設(shè)計過程如圖5 所示。將有隔聲需求的頻帶區(qū)域劃分為低頻區(qū)和高頻區(qū),同時確定一個隔聲指標(biāo)T。在設(shè)計過程中,需要依次對每個THR 單元的幾何參數(shù)進行設(shè)計,最終目標(biāo)是利用所有THR 單元的一階共振峰使低頻區(qū)的STL 均大于T,同時利用THR 單元的二階共振峰使高頻區(qū)的STL均大于T。在對第i個THR單元進行設(shè)計時,首先需要基于前i?1 個THR 單元所組成的組合結(jié)構(gòu)的STL 頻譜分別找到低頻區(qū)和高頻區(qū)STL 小于T的最低的頻點(分別記作f10和f20),然后基于DL 模型生成N個共振頻率分別在f10和f20附近的結(jié)構(gòu)??紤]到單元間的耦合效應(yīng),需要將這N個結(jié)構(gòu)分別與前i?1 個THR 單元進行組合,計算組合結(jié)構(gòu)的STL,并以此來篩選出最優(yōu)的結(jié)構(gòu)作為第i個THR單元。圖5 每幅子圖中的黃色虛線代表第i個THR單元的STL譜線,藍色實線則為前i個單元組合后的組合結(jié)構(gòu)的STL 譜線。不斷重復(fù)上述過程,直至低頻區(qū)和高頻區(qū)所有頻點的STL 均大于T。 圖5 低頻寬帶隔聲裝置的設(shè)計過程Fig.5 Design process of the low-frequency broadband sound insulation device 由于低頻區(qū)域的一階共振峰往往較為尖銳,高度也較低,在設(shè)計過程中低頻部分的設(shè)計進度往往是落后于高頻部分的,可能會出現(xiàn)高頻區(qū)的所有頻點的隔聲量都達標(biāo)了,但是低頻區(qū)仍有頻點隔聲量不達標(biāo)。為了避免這種情況的發(fā)生,可以在劃分低頻區(qū)時適當(dāng)增大高頻區(qū)的帶寬,減少低頻區(qū)的帶寬;此外,在制定打分標(biāo)準(zhǔn)時也可以對低頻區(qū)域和高頻區(qū)域分開進行打分,并賦予低頻部分更高的權(quán)重,使得在挑選結(jié)構(gòu)時優(yōu)先考慮該結(jié)構(gòu)對低頻區(qū)隔聲量的提升效果。 基于上述方法,設(shè)計了如圖6 所示的寬頻隔聲裝置,共包含了9 個THR 單元,每個單元的間隔為20 cm??紤]到基于FEM 對組合結(jié)構(gòu)進行計算時,隨著單元個數(shù)的增加計算成本會越來越高,因此,為了降低設(shè)計過程的計算成本,提高設(shè)計效率,使用TMM對設(shè)計過程中產(chǎn)生的組合結(jié)構(gòu)的STL頻譜進行計算。由于TMM 對結(jié)構(gòu)進行建模時引入了一些近似,基于TMM 計算得到的共振頻率可能會低于結(jié)構(gòu)真實的共振頻率,從而導(dǎo)致結(jié)構(gòu)真實的STL 頻譜中相鄰共振峰之間的間距比預(yù)期的更大,共振峰間頻帶的STL低于預(yù)期目標(biāo)??紤]到上述誤差的影響,在設(shè)計過程中可以適當(dāng)提高傳輸損失的設(shè)計目標(biāo)T,以縮小相鄰共振峰的間距,避免共振峰間出現(xiàn)無法接受的低谷。 圖6 低頻寬帶隔聲裝置示意圖Fig.6 Schematic view of the low-frequency broadband sound insulation device 最終得到的寬頻隔聲裝置中各個THR 單元的幾何參數(shù)如表3 所示,組合結(jié)構(gòu)的STL 頻譜如圖7所示。黃色實線為基于TMM 的計算結(jié)果,藍色虛線為基于FEM的計算結(jié)果。結(jié)果表明,該組合結(jié)構(gòu)的隔聲頻段為158~522 Hz,達到了低頻寬帶隔聲10 dB 以上的預(yù)期目標(biāo)。正如之前所分析的,基于FEM 的結(jié)果和基于TMM 的結(jié)果之間存在一定的差異,且這種差異性在高頻更加明顯。但是,二者所呈現(xiàn)出的大體趨勢是一致的,且TMM 的計算復(fù)雜度更低,因此在設(shè)計寬頻器件的過程中使用TMM可以大大提升設(shè)計效率,也可以滿足寬頻隔聲的設(shè)計目標(biāo)。 圖7 寬頻隔聲裝置的STL 譜線Fig.7 STL spectrum of the low-frequency broadband sound insulation device 表3 寬頻隔聲裝置各個THR 單元的幾何參數(shù)Table 3 Geometric parameters of the THRs 由于單個THR 單元的工作頻帶往往較窄,在實際應(yīng)用中常常需要對多個THR 單元進行組合以實現(xiàn)低頻隔聲降噪的目的。這種組合結(jié)構(gòu)通常包含多個待調(diào)節(jié)的參數(shù),傳統(tǒng)的設(shè)計方法設(shè)計效率往往很低。因此,本文提出了一種基于DL 的低頻寬帶隔聲裝置的設(shè)計方法,實現(xiàn)了對包含多個THR 單元的隔聲裝置的快速自動化設(shè)計。本文基于集總參數(shù)模型完成了對THR 單元的理論建模,同時對組合結(jié)構(gòu)中單元間的耦合效應(yīng)進行了分析,為低頻寬帶隔聲裝置的設(shè)計提供了理論基礎(chǔ);簡要介紹了基于DL 模型的THR 單元的設(shè)計方法,并將其拓展到了低頻寬帶隔聲的組合結(jié)構(gòu)設(shè)計中;采用所提出的方法對包含9 個亥姆霍茲共鳴器單元的組合結(jié)構(gòu)進行了設(shè)計,實現(xiàn)了158~522 Hz范圍內(nèi)的寬帶隔聲,并基于TMM 理論和FEM 理論驗證了該設(shè)計的有效性。和傳統(tǒng)的人工設(shè)計相比,基于DL的設(shè)計方法可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式從大量的數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)和學(xué)習(xí)有用的信息,減少對設(shè)計者專業(yè)知識和設(shè)計經(jīng)驗的依賴,是聲學(xué)結(jié)構(gòu)按需設(shè)計和優(yōu)化的有效工具。考慮到集總參數(shù)模型可以在低頻范圍內(nèi)準(zhǔn)確地分析各種聲學(xué)結(jié)構(gòu),該方法具有很強的通用性和可擴展性,未來也可以進一步向其他聲學(xué)結(jié)構(gòu)設(shè)計領(lǐng)域進行推廣。2.3 基于DL的低頻寬帶隔聲裝置的設(shè)計方法
3 結(jié)論