噪声与振动控制

噪声与振动控制 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (1): 199-204.

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基于RBF-PSO算法的潜艇尾部结构噪声优化

李舒成1, 2，张冠军1, 2，柯昱照1, 2   

  1. （ 1. 武汉理工大学船海与能源动力工程学院，武汉430063；
    2. 武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室，武汉430063 ）
  • 收稿日期:2022-08-08 修回日期:2022-10-28 出版日期:2024-02-18 发布日期:2024-02-10

Structural Noise Optimization of Submarine Tail Based on RBF-PSO Algorithm

  • Received:2022-08-08 Revised:2022-10-28 Online:2024-02-18 Published:2024-02-10

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摘要： 针对潜艇尾部结构噪声突出问题，选取潜艇尾部桨轴艇耦合模型为研究对象，以潜艇尾部质量为约束条件，以纵向、横向激励力下的水下潜艇尾部辐射声功率级为优化目标，设计以尾壳板厚度、T 型材结构参数（面板宽、腹板高、面板厚度、腹板厚度）为设计变量的均匀试验设计，采用径向基函数（Radia Basis Function，RBF）神经网络构建反映设计变量与优化目标之间映射关系的代理模型，使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）对潜艇尾部噪声进行多目标优化。研究表明：纵向激励下潜艇尾部水下辐射声功率合成级降低3.79 dB，横向激励下潜艇尾部水下辐射声功率合成级降低1.55 dB，潜艇尾部质量降低3.424 t。将RBF-PSO算法应用于潜艇尾部结构低频噪声优化问题效果较好，可以为潜艇的结构噪声优化提供指导。

关键词: 声学, RBF神经网络, 粒子群算法, 潜艇尾部, 噪声优化