噪声与振动控制
譟聲與振動控製
조성여진동공제
NOISE AND VIBRATION CONTROL
2010年
5期
74-78,83
,共6页
声学%声隐身性能%快速评估%RBF神经网络%LVQ神经网络%组合神经网络
聲學%聲隱身性能%快速評估%RBF神經網絡%LVQ神經網絡%組閤神經網絡
성학%성은신성능%쾌속평고%RBF신경망락%LVQ신경망락%조합신경망락
针对传统水下航行器声隐身性能评估方法计算时间长、实时性不强的缺点,将评估由数值计算问题变为基于多传感器信息融合的模式识别问题来解决.通过将RBF神经网络模型和LVQ神经网络模型相结合,提出了基于组合神经网络的水下航行器声隐身性能快速评估模型.利用加速度传感器测得壳体表面振动信息,抽取分析频段内每个频带的功率作为特征向量,通过组合神经网络模型进行识别分类,快速评估出航行器当前的声隐身状态.并利用水下双层加肋圆柱壳体模拟航行器舱段缩比模型,进行了水下声学试验,验证了方法的实时性和有效性.该评估方法计算速度快、评估正确率较高、通用性较强,可很好地应用于各类水下结构的声学状态评估.
針對傳統水下航行器聲隱身性能評估方法計算時間長、實時性不彊的缺點,將評估由數值計算問題變為基于多傳感器信息融閤的模式識彆問題來解決.通過將RBF神經網絡模型和LVQ神經網絡模型相結閤,提齣瞭基于組閤神經網絡的水下航行器聲隱身性能快速評估模型.利用加速度傳感器測得殼體錶麵振動信息,抽取分析頻段內每箇頻帶的功率作為特徵嚮量,通過組閤神經網絡模型進行識彆分類,快速評估齣航行器噹前的聲隱身狀態.併利用水下雙層加肋圓柱殼體模擬航行器艙段縮比模型,進行瞭水下聲學試驗,驗證瞭方法的實時性和有效性.該評估方法計算速度快、評估正確率較高、通用性較彊,可很好地應用于各類水下結構的聲學狀態評估.
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