远场声辐射预估是声学领域的热点问题,由于噪声源移动或者远场不便安放传感器等原因,无法直接测量远场声压,只能通过近场传感器间接预估声压。由于结构复杂、边界条件和传感器部署等实际问题,现有方法对复杂结构声辐射预估具有一定局限性。本文将工况传递路径分析应用在声辐射预估领域,重点研究和改进基于工况数据的声辐射预估模型,具体内容如下:首先,建立基于工况数据的声辐射预估模型。利用近场传感器、远场传感器和激励源的线性传递函数,推导出近场传感器和远场传感器的伪逆传递函数,通过近场传感器数据和伪逆传递函数预估远场传感器频谱。理论分析表明,模型的预估精度受工况干扰、矩阵条件数和信噪比的影响。在此基础上,编写一款基于Matlab GUI的声辐射预估仿真平台。然后,针对工况干扰导致的声辐射预估误差,提出一种基于工况识别的模型优化方法。该方法的核心思想是采用PCA和K-means方法进行特征优化和工况识别,利用每类工况的伪逆传递函数替代全部工况的伪逆传递函数。实验结果表明,该方法可以有效降低声辐射预估的误差。最后,针对近场传感器测点冗余问题,提出一种基于测点布局的模型优化方法。该方法的核心思想是通过相关性分析选取相关性较弱的测点组合,并利用随机森林算法选取分类权重较大的测点组合。实验结果表明,该方法可以在不降低声辐射预估精度的前提下,减少近场传感器数量。本文研究成果对于解决复杂结构远场声辐射预估问题具有一定的指导意义。