噪声与振动控制 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (4): 70-76.

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圆柱壳声学超材料带隙的机器学习优化设计

陈思危姚敦辉姚凌云   

  1. ( 西南大学工程技术学院,重庆400715 )
  • 收稿日期:2022-11-01 修回日期:2023-03-27 出版日期:2024-08-18 发布日期:2024-08-16

Machine Learning Optimization Design of Acoustic Metamaterial Band Gaps for Cylindrical Shells

  • Received:2022-11-01 Revised:2023-03-27 Online:2024-08-18 Published:2024-08-16

摘要: 圆柱壳结构广泛应用于工程中,其振动噪声水平对工程设计有着巨大的影响。针对圆柱壳声学超材料的带隙设计要求,提出一种基于机器学习理论的带隙优化方法。首先,利用有限元法对3 000 个圆柱壳超材料胞元结构进行带隙分析,然后将计算的带隙数据分别输入不同的机器学习模型进行训练,构造预测模型并利用决定系数(R2),均方误差(Mean Square Error,MSE),可解释方差(Explained Variance Score,EVS)等指标寻求其最优模型,最后,利用最优机器学习模型对圆柱壳声学超材料的带隙进行拓宽设计。研究结果显示该方法可对圆柱壳声学超材料带隙进行有效预测与拓宽。

关键词: 声学, 圆柱壳, 声学超材料, 机器学习, 带隙, 优化