高频噪声激励下复合材料层合板传声损失研究

为研究复合材料层合板在高频噪声激励下的传声损失,首先基于一般层合板理论将层合板等效为单层各向异性板,进而基于SEA方法建立等效单层板传声损失模型,并计算模态密度、耦合损耗因子等重要输入参数,通过实验获取内损耗因子,最终计算其传声损失并和实验结果对比分析.研究结果表明:传声损失预测结果和实验值分布趋势基本一致,但由于SE...     

一种腔室可调的Helmholtz型声子晶体的带隙研究

本文针对低频噪声的控制问题，设计了一种腔体结构可调的Helmholtz型声子晶体，该结构内腔由一活动伸缩螺杆连接的隔板分为上下两腔，并采用弓字形开口通道设计。采用有限元法对该结构的带隙特性与隔声特性进行了分析，并通过“声力类比”的方法构建了该结构在带隙起始频率与截止频率处的等效模型。研究表明，该结构在500 Hz以下频段内具有6条带隙，最低带隙频率可达31.34 Hz,且在每条带隙频段内都表现出了良好的隔声性能，最大隔声量可达111.95 dB。最后，通过调整伸缩螺杆，改变腔体结构布局，可将多条共振带隙相连，不仅可以构成一个较宽的带隙，而且可以达到调节隔声频段的目的。该设计为改善Helmholtz型声子晶体的隔声性能提供了新的设计思路。     

预测结构性能退化的混合粒子滤波方法

由于载荷,环境以及材料内部因素的作用,结构的性能一般随时间而逐渐退化.为了评估结构服役期间的状态,常采用随机变量模型来描述结构性能的退化规律.即,采用含不确定性模型参数的物理模型来逼近结构响应特性.利用同类型结构的先知数据集信息可确定模型参数的先验分布.结合结构服役期间的检测信息和贝叶斯原理,对模型参数进行更新,从而提高物理模型的准确性.本文提出一种混合粒子滤波方法 (particle filterdifferential evolution adaptive Metropolis,PF-DREAM)用于模型更新,即:在确定参数先验分布时,采用证据理论(Dempster-shafer theory,DST)初始化模型参数;结合差分进化自适应Metropolis算法(differential evolution adaptive Metropolis,DREAM)和粒子滤波(particle filter,PF)算法,来计算更新公式中的复杂的高维积分.相比于传统的PF算法,混合PF-DREAM方法可以有效提高样本粒子的多样性,解决重采样算法中粒子多样性匮乏的问题,从而得到更加合理的物理模型.为了证明该方法的有效性,将提出的方法分别应用于电池性能退化和裂纹扩展规律预测.算例表明采用本文提出的模型参数确定方法,使得物理模型更加合理,性能预测更加准确.用于更新的数据越多,模型参数的分散性越小.本文方法应用于高维问题或隐式函数问题时,计算原理和步骤不发生改变,但函数评价次数和计算时间会随之增大.     

预测结构性能退化的混合粒子滤波方法

由于载荷,环境以及材料内部因素的作用,结构的性能一般随时间而逐渐退化. 为了评估结构服役期间的状态,常采用随机变量模型来描述结构性能的退化规律. 即,采用含不确定性模型参数的物理模型来逼近结构响应特性. 利用同类型结构的先知数据集信息可确定模型参数的先验分布. 结合结构服役期间的检测信息和贝叶斯原理,对模型参数进行更新,从而提高物理模型的准确性. 本文提出一种混合粒子滤波方法(particle filter-differential evolution adaptive Metropolis,PF-DREAM)用于模型更新,即:在确定参数先验分布时,采用证据理论(Dempster-shafer theory, DST)初始化模型参数;结合差分进化自适应 Metropolis 算法(differential evolution adaptive Metropolis, DREAM)和粒子滤波(particle filter, PF)算法,来计算更新公式中的复杂的高维积分. 相比于传统的 PF 算法,混合 PF-DREAM 方法可以有效提高样本粒子的多样性,解决重采样算法中粒子多样性匮乏的问题,从而得到更加合理的物理模型. 为了证明该方法的有效性,将提出的方法分别应用于电池性能退化和裂纹扩展规律预测. 算例表明采用本文提出的模型参数确定方法,使得物理模型更加合理,性能预测更加准确. 用于更新的数据越多,模型参数的分散性越小. 本文方法应用于高维问题或隐式函数问题时,计算原理和步骤不发生改变,但函数评价次数和计算时间会随之增大.