基于深度学习的低频宽带隔声器件设计∗
2023-07-13孙雪聪杨玉真
应用声学 2023年3期
孙雪聪 贾 晗 杨玉真 杨 军
(1 中国科学院声学研究所 噪声与振动重点实验室 北京 100190)
(2 中国科学院大学 北京 100049)
0 引言
在日常的工作和生活中,噪声已经成为了一种随处可见的污染,时刻困扰着人们。噪声污染不仅会危害人们的生理健康,还会对人们的心理造成伤害。因此,随着人们对生活品质的追求越来越高,噪声问题逐渐成了人类社会不得不面对的一个重要问题。近年来,声人工结构逐渐成为吸隔声领域的研究热点。与传统材料相比,声人工结构的最大优势在于其可以利用亚波长尺寸的结构实现材料物理特性的调节以及对声波的调控,为解决低频吸隔声问题提供了新的技术思路[1−3]。2012 年,梅军等[4]通过在弹性薄膜上附着特定款式的硬质金属片构造暗声学超材料,在共振频率附近能很好地吸收声波;2019 年,Donda 等[5]通过构造迷宫结构的超表面实现了50 Hz 附近的极低频吸收;2021年,Dong 等[6]提出一种通过耗散和干涉杂化的超宽带通风屏障,能够在650∼2000 Hz 范围内有效阻挡90%以上的入射声能量;Liu 等[7]将各向异性的概念引入到三维折叠空间的系统中,提出了一种打开低频、宽频声子带隙的方法,并设计了既能隔声降噪,又能通风透气的三维声学超构笼子。
然而,尽管声人工结构在低频吸隔声领域展现了其优越的性能,但针对实际应用中的低频宽带噪声,往往需要对多个声人工结构单元进行组合以实现宽带隔声降噪的效果。而这样的组合结构通常较为复杂,传统的人工设计方法高度依赖于设计者的专业知识和设计经验,设计效率较低。……
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