Noise and Vibration Control ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (1): 199-204.

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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

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 )

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