摘要
本申请公开了一种基于超材料和机器学习方法的噪声控制系统,包括:机器学习优化模块:包括深度学习单元和有限元模型修正单元,基于深度学习和有限元模型修正法的复杂声场反演建模方法,对变电站复杂声场的噪声特性的准确模拟和分析;声学超材料结构设计模块:结合机器学习优化模块,快速预测不同结构参数的声学超材料结构在当前环境内的降噪性能,实现定制化设计;噪声控制系统构建模块:将设计好的声学超材料结构应用于噪声控制系统中。本申请通过机器学习优化模块,结合深度学习和有限元模型修正法,实现了对老旧变电站等复杂声场的准确模拟和分析,同时,利用机器学习算法对声学超材料进行逆向优化,提高了设计效率,缩短了设计周期。
技术关键词
噪声控制系统
声学超材料
机器学习优化
有限元模型修正
机器学习方法
结构设计模块
反演建模方法
有源噪声控制
材料结构设计
有限元分析软件
声屏障单元
数据
测试模块
参数
变电站
低频吸声
机器学习算法
序列