【传输损耗】双三面板的传输损耗附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在声学与振动控制领域，双三面板的传输损耗是衡量其隔声性能的核心指标，它反映了声波穿过由三层材料构成的双层复合结构时能量衰减的程度。深入理解双三面板的传输损耗特性，对于噪声控制工程、建筑声学设计以及工业设备降噪等场景具有重要的实践意义。

传输损耗的基本概念

传输损耗（Transmission Loss，简称 TL）通常定义为入射到结构表面的声功率级与透过结构的声功率级之差，单位为分贝（dB）。其计算公式为：TL = 10lg（W₁/W₂），其中 W₁为入射声功率，W₂为透射声功率。传输损耗值越大，表明结构的隔声性能越好，能够有效阻挡声波的传播。

对于双三面板而言，其结构由两层独立的三面板单元组成，中间通常存在空气层或其他弹性材料层。这种复合结构的传输损耗并非简单的单层三面板传输损耗的叠加，而是涉及到声波在各层材料中的反射、透射、吸收以及层间耦合等复杂物理过程。

影响双三面板传输损耗的关键因素

材料特性

构成三面板的材料密度、弹性模量、阻尼特性等直接影响声波的传播与衰减。一般来说，密度较大的材料（如金属板）对低频声波的阻隔效果较好，而轻质多孔材料（如吸音棉）则在中高频段表现出更强的吸声能力。双三面板中不同材料的组合方式，会显著改变整体结构的传输损耗频谱特性。

结构参数

• 面板厚度：增加面板厚度通常能提高结构的刚度，从而增强对声波的阻隔作用，尤其是在低频区域。但厚度的增加也会带来结构重量的上升，需要在隔声性能与轻量化之间进行权衡。

• 空气层厚度：双三面板之间的空气层相当于一个弹性介质，其厚度对传输损耗有着重要影响。当空气层厚度与声波波长相当或成一定比例时，可能会因共振效应导致传输损耗出现低谷；而合理设计空气层厚度，则能利用空气的弹性作用提升隔声效果。

声波频率

传输损耗与声波频率密切相关。低频声波波长较长，容易绕过结构或引起结构共振，导致双三面板的传输损耗较低；随着频率的升高，声波波长缩短，结构对声波的反射和散射作用增强，传输损耗通常会逐渐增大，但在某些特定频率下可能因驻波或共振现象出现波动。

双三面板传输损耗的计算与测试方法

理论计算

基于声学理论，可通过建立双三面板的振动方程和声波传输模型来计算传输损耗。常用的方法包括：

• 质量定律：适用于单层均质薄板，其传输损耗与材料面密度和频率的乘积成正比。对于双三面板，可在质量定律的基础上考虑层间耦合和空气层的影响进行修正。

• 波动理论：通过求解声波在不同介质中的波动方程，结合边界条件（如位移连续、应力平衡等），计算声波透过双三面板的透射系数，进而得到传输损耗。这种方法能更精确地反映结构的声学特性，但计算过程较为复杂。

实验测试

实验测试是获取双三面板传输损耗的直接手段，常用的测试环境包括：

• 隔声室：由两个相邻的混响室组成，一个为声源室，另一个为接收室。将双三面板样品安装在两室之间的测试洞口，通过测量两室的声压级差，并考虑房间常数等因素，计算出传输损耗。

• 阻抗管：适用于小型样品的测试，通过测量声波在管内的入射功率和透射功率，直接得到传输损耗。阻抗管测试操作简便，成本较低，但仅能反映垂直入射声波的传输特性。

应用场景与优化方向

双三面板凭借其优良的隔声性能，在多个领域得到应用。在建筑领域，可用于隔墙、楼板等结构，降低室内外噪声传递；在交通工具（如汽车、高铁、飞机）中，可作为隔声屏障减少发动机、气流等产生的噪声对舱内环境的影响；在工业设备中，可用于隔音罩、隔声屏障等，控制设备运行时的噪声污染。

为进一步提升双三面板的传输损耗，可从以下方向进行优化：一是优化材料组合，采用高密度面板与轻质吸音材料的复合结构，兼顾高低频段的隔声效果；二是合理设计结构参数，通过调整空气层厚度、面板厚度等，避免共振频率与主要噪声频率重叠；三是引入阻尼层，增加结构的能量耗散能力，抑制振动传递，从而提高传输损耗。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 龙云亮,黄明,王兴玮,等.基于MATLAB语言的电波传播路径损耗的仿真[J].中山大学学报：自然科学版, 2001, 40(2):3.DOI:10.3321/j.issn:0529-6579.2001.02.009.

[2] 孙腾飞.颗粒污染光学镜面激光传输损耗的特性研究[D].烟台大学,2014.DOI:10.7666/d.D571472.

[3] 王喆,汪井源,徐智勇,等.远红外激光雨中传输损耗的研究[J].红外与激光工程, 2015, 44(10).DOI:10.3969/j.issn.1007-2276.2015.10.038.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇