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🔥 内容介绍
一、研究背景与意义
在现代工业领域,声学性能已成为产品设计的关键指标之一,从航空航天飞行器的噪声控制到汽车座舱的声学舒适性优化,再到建筑声学环境的营造,声学设计的质量直接影响产品的性能、用户体验和市场竞争力。声学设计灵敏度分析作为声学优化设计的核心技术,能够定量描述设计参数(如结构几何尺寸、材料属性、边界条件等)的微小变化对声学响应(如声压级、声功率、声场分布等)的影响程度,为设计人员精准调整设计方案、高效提升声学性能提供重要依据。
传统的声学设计灵敏度分析方法主要基于有限元法(FEM)和边界元法(BEM)。有限元法需要对整个求解域进行离散,在处理无限域声学问题(如户外噪声辐射、水下声传播等)时,需引入人工边界条件,不仅增加了计算复杂度,还可能因人工边界的反射效应导致计算误差;边界元法仅需对边界进行离散,降低了问题的维度,在无限域声学问题中具有天然优势,但传统边界元法存在奇异积分计算困难、在高频情况下计算效率低下以及难以处理复杂几何模型等问题。
奇异边界方法(SBM)作为一种新兴的无网格边界型数值方法,通过在边界上布置源点,利用基本解构建声场的近似解,无需进行复杂的网格划分,有效避免了传统边界元法中奇异积分的难题,且在计算效率和精度方面展现出良好的性能。然而,奇异边界方法在处理声学问题时,当源点与场点重合或距离过近时,仍会出现数值不稳定的情况,尤其是在声学设计灵敏度分析中,由于需要对设计参数进行求导,这种数值不稳定性会被进一步放大,影响灵敏度分析结果的可靠性。
Burton - Miller 方法通过在边界积分方程中引入一个额外的虚部项,成功解决了传统边界元法在处理声学外问题时的非唯一性问题,显著提高了数值方法的稳定性和计算精度。将 Burton - Miller 方法的思想与奇异边界方法相结合,构建一种新的 Burton - Miller 型奇异边界方法(BM - SBM),有望解决奇异边界方法在声学设计灵敏度分析中的数值不稳定问题,进一步提升其在 2D 和 3D 声学设计灵敏度分析中的适用性和可靠性。因此,开展基于 BM - SBM 的 2D 和 3D 声学设计灵敏度分析研究,对于推动声学优化设计技术的发展、提高产品声学性能设计水平具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、现有声学设计灵敏度分析方法及奇异边界方法的问题
(一)现有声学设计灵敏度分析方法的局限性
- 有限元法(FEM)的不足:有限元法在处理声学设计灵敏度分析时,需要对设计参数变化前后的求解域分别进行网格划分和计算,当设计参数发生微小变化时,需重新生成网格并求解方程组,计算成本较高,尤其是在 3D 复杂声学问题中,网格生成和计算过程耗时严重,难以满足高效设计优化的需求。此外,有限元法在处理无限域声学问题时,人工边界条件的选择对计算结果影响较大,若人工边界条件设置不当,会导致声场反射误差,进而影响声学设计灵敏度分析的精度。
- 传统边界元法(BEM)的缺陷:传统边界元法虽然在无限域声学问题中无需人工边界条件,但在计算过程中存在强烈的奇异积分,尤其是在处理近边界场点或边界曲率较大的区域时,奇异积分的计算精度难以保证,直接影响声学响应的计算结果,进而导致设计灵敏度分析误差增大。同时,传统边界元法的系数矩阵为非对称满阵,在求解大规模声学问题时,需要消耗大量的计算机内存和计算时间,计算效率低下,限制了其在复杂 3D 声学设计灵敏度分析中的应用。
(二)奇异边界方法(SBM)在声学设计灵敏度分析中的问题
- 数值不稳定性:奇异边界方法通过在边界上布置源点来构建基本解,当源点与场点的距离较小时,基本解会出现数值奇异现象,导致声场近似解的数值不稳定。在声学设计灵敏度分析中,需要对设计参数求导,这种数值不稳定性会被传递到灵敏度计算结果中,使得灵敏度分析结果的波动较大,可靠性降低。
- 源点布置策略的不合理性:源点的布置位置和数量对奇异边界方法的计算精度和效率具有重要影响。现有奇异边界方法的源点布置策略多基于经验或简单的均匀布置方式,在 2D 声学问题中,对于具有复杂几何形状(如多角形、曲线边界)的模型,均匀布置的源点可能无法准确反映边界的局部特性;在 3D 声学问题中,源点布置的难度进一步增加,不合理的源点布置会导致声场近似解与真实解之间的偏差增大,进而影响声学设计灵敏度分析的精度。
- 在 3D 声学设计灵敏度分析中的适应性差:目前,奇异边界方法在 2D 声学问题中的研究和应用相对较多,而在 3D 声学问题中,由于边界几何形状更为复杂、源点布置和基本解计算难度更大,奇异边界方法的计算精度和效率仍有待提升。在 3D 声学设计灵敏度分析中,需要处理更高维度的设计参数和声学响应,现有奇异边界方法的数值稳定性和计算效率难以满足需求,限制了其在 3D 声学设计优化中的应用。
三、Burton - Miller 型奇异边界方法(BM - SBM)的原理与构建


四、基于 BM - SBM 的 2D 声学设计灵敏度分析实现
(一)2D 声学问题的边界建模与离散
- 边界几何模型构建:针对 2D 声学问题(如矩形空腔、圆形管道、不规则形状的声学腔体等),采用计算机辅助设计(CAD)软件构建边界的几何模型。对于具有复杂曲线边界的模型,通过样条曲线拟合技术,将边界表示为连续的数学曲线,确保几何模型的精度。
- 边界离散与源点布置:根据 2D 边界的几何特性,采用自适应源点布置策略对边界进行离散。对于平直边界线段,按照一定的长度间隔均匀布置源点;对于曲线边界线段,根据曲线的曲率半径确定源点密度,曲率半径越小,源点密度越大。同时,确保源点与边界的距离满足预设的约束条件,避免源点过于靠近边界导致数值奇异。将离散后的边界线段和源点信息导入数值计算程序,为后续的边界积分方程构建奠定基础。

五、基于 BM - SBM 的 3D 声学设计灵敏度分析实现
(一)3D 声学问题的边界建模与离散
- 3D 边界几何模型构建:对于 3D 声学问题(如球体、立方体、汽车座舱、飞机机舱等复杂 3D 声学腔体),利用 CAD 软件构建高精度的 3D 边界几何模型。对于具有复杂曲面的模型(如汽车车身外壳、飞机机翼表面),采用 NURBS(非均匀有理 B 样条)曲面建模技术,确保边界曲面的光滑性和几何精度。
- 3D 边界离散与源点布置:采用基于曲面网格细分的源点布置方法对 3D 边界进行离散。首先,将 3D 边界曲面划分为若干三角形或四边形曲面单元,曲面单元的大小根据边界的曲率和激励频率确定,在曲率较大的区域(如曲面的凸起、凹陷部位)划分较小的曲面单元,在曲率较小的平缓区域划分较大的曲面单元。然后,在每个曲面单元的重心或顶点处布置源点,确保源点能够均匀覆盖整个边界曲面,且源点与曲面单元的距离满足数值稳定性要求。将离散后的曲面单元信息和源点坐标导入计算程序,为 3D 边界积分方程的构建提供数据支持。

六、研究结论与展望
(一)研究结论
本研究构建了一种新的 Burton - Miller 型奇异边界方法(BM - SBM),并将其应用于 2D 和 3D 声学设计灵敏度分析,主要研究结论如下:
- 针对传统奇异边界方法在声学设计灵敏度分析中存在的数值不稳定问题,通过引入 Burton - Miller 修正项,成功构建了 BM - SBM,有效提高了奇异边界方法的数值稳定性,避免了源点与场点距离过近导致的数值奇异现象,为声学设计灵敏度分析提供了更可靠的数值方法。
- 提出了适用于 2D 和 3D 声学问题的自适应源点布置策略,在 2D 问题中根据边界曲率调整源点密度,在 3D 问题中基于曲面单元细分布置源点,确保了源点能够准确反映边界的几何特性,提高了声场近似解和设计灵敏度分析的精度。
- 推导了基于 BM - SBM 的 2D 和 3D 声学设计灵敏度计算方程,通过对边界积分方程和声场近似解求导,建立了设计参数与声学响应灵敏度之间的定量关系,并通过数值算例验证了该方法的有效性。在 2D 矩形空腔和 3D 球体声学问题中,BM - SBM 计算的灵敏度结果与参考解(解析解或边界元法结果)的误差较小,且计算效率显著高于传统方法和边界元法。
(二)未来展望
- 多物理场耦合声学设计灵敏度分析:未来可将 BM - SBM 扩展到多物理场耦合问题(如流 - 固 - 声耦合、热 - 声耦合)的设计灵敏度分析中,考虑流体运动、结构振动、温度变化等因素对声学性能的影响,构建多物理场耦合下的 BM - SBM,为复杂工程系统(如航空发动机、汽车动力总成)的声学优化设计提供更全面的分析工具。
- 非线性声学设计灵敏度分析:目前的研究主要集中在线性声学领域,未来可开展基于 BM - SBM 的非线性声学设计灵敏度分析研究,考虑声场中的非线性效应(如大振幅声波传播、非线性边界条件),推导非线性声学响应的灵敏度计算方程,拓展 BM - SBM 的应用范围。
- 基于 BM - SBM 的声学优化设计平台开发:结合计算机辅助设计(CAD)和优化算法(如遗传算法、粒子群优化算法),开发基于 BM - SBM 的声学优化设计平台。将 BM - SBM 的灵敏度分析模块与 CAD 软件和优化算法集成,实现从声学建模、灵敏度分析到设计优化的自动化流程,为工程设计人员提供高效、便捷的声学设计工具,推动声学优化设计技术在实际工程中的广泛应用。
⛳️ 运行结果


🔗 参考文献
[1] 蓝立源.汽车声场及其灵敏度分析的快速半解析无网格方法研究[D].青岛大学[2025-10-30].
[2] 赵紫敬.基于MATLAB的电磁层析成像系统灵敏度仿真计算[D].天津大学[2025-10-30].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.038079.
[3] 廖静娴,闻新,陈天夫.基于根轨迹方法的倒立摆系统控制器设计与灵敏度分析[J].价值工程, 2016, 35(15):2.DOI:CNKI:SUN:JZGC.0.2016-15-089.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
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