敷设多孔吸声材料声腔特征值分析的径向积分边界元法

由于Helmholtz方程的基本解是频率的函数,因此传统边界元法在处理声场特征值问题时具有天生的缺陷。本文采用Laplace方程基本解生成积分方程,通过径向积分法将在此过程中产生的域积分项转化为边界积分。此方法克服了传统边界元法系数矩阵对频率的依赖,同时克服了特解积分法对特解的依赖,并通过对表面声导纳的多项式逼近,将敷设多孔吸声材料声腔特征值问题转化为矩阵多项式,从而避免了复杂的非线性求解。通过数值算例验证了算法的有效性。

基于径向积分边界单元法的内场声学分析

由于Helmholtz方程的基本解是频率的函数,传统边界单元法在处理声场特征值问题时具有天生的缺陷.采用Laplace方程基本解生成积分方程,通过径向积分法将在此过程中产生的域积分项转化为边界积分.此方法克服了传统边界单元法系数矩阵对频率的依赖,同时克服了特解积分法和双重互易法对特解的依赖,将内场声学特征值问题转化为广义特征值问题.最后通过内场声辐射分析和声学特征值分析验证了算法的有效性.

基于ABAQUS的水泥路面脱空形态神经网络识别方法

为了能够准确识别板底脱空形态,并给出注浆工程量的计算依据,提出一种基于ABAQUS的神经网络方法。利用ABAQUS有限元软件模拟不同脱空形态路面板在荷载激励下的声学信号并提取声学特征值;通过BP神经网络构建多指标声学特征与脱空形态指标的关系模型;由实测声学信号提取脱空区域的多指标声学特征值,并进行路面板底脱空形态指标的预测。结果表明,建立的神经网络模型能够比较准确地识别板底脱空形态指标,可以为水泥混凝土路面板底脱空处治工程量的预测提供有效手段和依据。