基于数据驱动的声源表面振速稀疏恢复方法

准确描述声源结构的表面振速具有重要意义,振速描述的准确性主要依赖于声源表面的测点数,而增加测点数会导致测量成本增加.为了解决这一问题,提出一种基于数据驱动的声源表面振速的稀疏恢复方法.首先,通过等效源法利用数值仿真获得振速的训练样本;然后,通过K-SVD字典训练方法训练出声源表面振速的稀疏基;最后,通过稀疏正则化实现从有限的测量数据中恢复整个声源表面的振速.为了验证方法的有效性,给出了简支板的数值仿真,并在消声室内进行了实验验证.仿真与实验的结果表明,在测量点数较少的情况下,使用数据驱动的声源表面振速稀疏恢复方法相较于常规等效源法的恢复精度更高,且该方法的性能更加稳定,为声源表面振速的测量提供了新的方案.