利用遗传算法对声障板优化设计的研究

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在声纳设备的设计中,随着换能器技术的不断发展,传感器阵列的形式越来越复杂,对声障板的设计要求越来越高。声障板是声纳设备中的重要声学构件之一,它通过反射、吸声、去耦等方式抑制换能器周围的弥散声,提高换能器的接收性能,同时通过其结构改变换能器阵列的指向性。本文以换能器阵元在三维空间不规则排列为前提,以利用障板,通过降低来自不同入射方向和频率的声波的反射系数方式来抑制换能器阵列周边弥散声为目标,采用遗传算法对障板进行优化设计。以分层复合结构为例,通过理论分析,确定了用于优化分层复合结构的材料参数。通过仿真计算,分析了不同的材料物理参数对反射系数在频域和入射声波空间变化的影响。利用遗传算法和计算单层吸收率的方法,分析了不同的分层复合结构中不同层间的材料物理参数,在不同频率下对声吸收的影响。以周期排列的变截面圆柱空腔结构为例,建立了用于优化空腔结构的数学模型。通过仿真计算,分析了空腔结构参数的变化,对不同入射声频率下声障板反射系数的影响。在优化问题的建立过程中,以追求所有给定入射方向和频率下声障板反射系数的均值和均方差最小化为目标的优化问题,通过分析反射系数的均值和均方差在优化问题中所表现出来的特点,确定了采用权重方法建立了用于优化算法的目标函数。在遗传算法的设计方面,针对在遗传算法的应用中容易出现的早熟问题,在分析了以往常用的重组算子的重组方式和特点的基础上,提出了利用个体适应度控制重组空间的重组算子。利用对各种不同特点的测试函数进行计算得到的结果显示,该算子在进化过程中能够始终保持种群的多样性。为了保证遗传算法在全局优化过程中能够搜索到全部局部最优解,在遗传算法中利用沟谷搜索函数来识别不同的局部最优解,并通过不同维数、不同分布的多峰测试函数,对算法的性能进行了验证。本文采用采用参数反演的方法,对优化算法进行了验证。利用通过对已知材料参数的平面障板进行测量,将测量得到的反射系数作为优化目标,利用本文提出的优化算法对材料参数进行反演,同时,利用反射系数的测量值和计算值之间的误差构造了新的目标函数,并对其进行计算,计算结果证明了优化算法的可靠性。
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