水下壳体结构动态数据关联分析及声辐射智能预报方法技术

本申请涉及一种水下壳体结构动态数据关联分析及声辐射智能预报方法。所述方法包括：构建托普利兹矩阵；对托普利兹矩阵进行奇异值分解，从观测矩阵中提取状态矩阵后进行特征值分解并计算得到水下壳体结构模态频率；根据水下壳体结构模态频率构建振动特征矩阵；对振动特征矩阵进行维度扩充和归一化处理构建声压特征矩阵；构建声‑振传递网络模型；根据归一化后的振动特征矩阵的维数确定输入层的节点数；利用声压特征矩阵的维数确定输出层的节点数；根据预先设计的损失函数和采集的数据对声‑振传递网络模型进行训练，利用训练好的声‑振传递网络模型输出声辐射智能预报结果。采用本方法能够提高声辐射智能预报准确率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，特别是涉及一种水下壳体结构动态数据关联分析及声辐射智能预报方法。

技术介绍

1、水下航行器的辐射噪声是衡量其安全性、隐身性最重要的指标，直接关系到战场存活率。在航行时，水下航行器辐射噪声主要来源于其内部机械设备产生的结构振动，声谱特征常表现为低频线谱，是舰船目标识别的典型特征信号。同时低频声波在海洋环境下衰减小，传播距离远，使得航行器更易于被发现而遭到攻击。因此，为了准确预报航行器低频辐射噪声水平，对其振动产生的声辐射量级进行实时监测，水下航行器的声辐射预报技术显得尤为重要。

2、工程上通常采用实时监测航行器结构振动信息，结合精确高效的传递预报模型实现声场预报。但该方法未考虑实航状态下多源激励组合的复杂多变性，容易出现仿真声辐射量级与实际工况失配的情况，导致声辐射预报精确度降低。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高声辐射智能预报准确率的水下壳体结构动态数据关联分析及声辐射智能预报方法。

2、一种水下壳体结构动态数据关联分析及声辐射智能本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种水下壳体结构动态数据关联分析及声辐射智能预报方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述振动响应时域序列计算协方差矩阵并利用所述协方差矩阵构建托普利兹矩阵，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述托普利兹矩阵进行奇异值分解，得到观测矩阵，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述观测矩阵中提取状态矩阵为

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用得到的特征值计算得到水下壳体结构模态频率，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述运行...

【技术特征摘要】

1.一种水下壳体结构动态数据关联分析及声辐射智能预报方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述振动响应时域序列计算协方差矩阵并利用所述协方差矩阵构建托普利兹矩阵，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述托普利兹矩阵进行奇异值分解，得到观测矩阵，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述观测矩阵中提取状态矩阵为

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用得到的特征值计算得到水下壳体结构模态频率，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺雅，尹剑飞，柯艺波，伍杰，杨立鑫，温激鸿，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：