【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及振动噪声控制，尤其涉及一种基于rbf神经网络的声场预测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、声场预测是振动噪声控制研究中的一个重要领域，它涉及到对声音传播和分布特性的准确预测，然而，声场的复杂性往往超出了传统预测方法的范畴，特别是在处理近场声场与远场声场的关联性时，这些差异和动态变化使得构建准确的预测模型变得极具挑战性。
2、近场声场通常包含丰富的声波细节，如干涉、衍射和反射等现象，这些现象使得声波的分布变得极为复杂；而远场声场则相对较为简单，声波主要以球面波的形式传播；然而，两者之间的关联性却至关重要，因为近场声场的微小变化都可能对远场声场产生显著影响。
3、传统的声场预测方法，如物理模型和数值计算，虽然在一定程度上能够模拟声场的传播特性，但这些方法不仅计算量大、耗时长，而且在处理复杂声场环境时，预测精度会受到限制。
技术实现思路
1、有鉴于此，有必要提供一种基于rbf神经网络的声场预测方法、装置、设备及介质，用以解决声场预测精度不高以及效率低的技
【技术保护点】
1.一种基于RBF神经网络的声场预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于RBF神经网络的声场预测方法，其特征在于，所述建立声场结构模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于RBF神经网络的声场预测方法，其特征在于，所述对所述声场结构模型进行声场振动模拟，获得不同工况下的声场振动数据，包括：
4.根据权利要求3所述的基于RBF神经网络的声场预测方法，其特征在于，所述频率范围为5Hz~8000Hz，所述频率步长为5Hz。
5.根据权利要求3所述的基于RBF神经网络的声场预测方法，其特征在于，所述基于所述声场...
【技术特征摘要】
1.一种基于rbf神经网络的声场预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于rbf神经网络的声场预测方法，其特征在于，所述建立声场结构模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于rbf神经网络的声场预测方法，其特征在于，所述对所述声场结构模型进行声场振动模拟，获得不同工况下的声场振动数据，包括：
4.根据权利要求3所述的基于rbf神经网络的声场预测方法，其特征在于，所述频率范围为5hz~8000hz，所述频率步长为5hz。
5.根据权利要求3所述的基于rbf神经网络的声场预测方法，其特征在于，所述基于所述声场振动数据对构建的rbf神经网络进行训练，并对所述rbf神经网络的参数进行调整，包括：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：王献忠，魏佳杰，齐文超，姜权洲，邵岳川，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：
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